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1. Amazon Athena：Amazon Athena是一个云端分析服务，可以从Amazon S3存储池中查询数据，而无需预先整理数据，可以使用标准SQL查询语句。优点是可以快速查询，操作简单，易于使用，缺点是没有可视化功能，而且不能处理实时数据。
2. Microsoft Azure：Azure是微软的一系列云计算服务，包括大数据分析平台。它可以处理和分析大数据，同时提供可视化工具，可以帮助用户发现数据模式和趋势。它的优点是可以处理大规模数据，同时可以跨多个数据中心分析，但缺点是它的价格可能比较昂贵。
3. Google BigQuery：BigQuery是谷歌提供的一种大数据分析服务，它可以让用户快速处理和分析大规模数据。优点是可以处理大规模数据，提供高级的查询功能，可视化功能强大，缺点是它的查询语句比较复杂，可能难以使用。
4. Apache Hadoop：Hadoop是一个框架，可以处理大规模数据。它可以支持分布式存储和分布式处理，能够更快地处理大量数据。它的优点是可以处理大规模数据，提供分布式存储，支持多种数据处理功能，缺点是它的安装和维护比较复杂，需要专业的技术人员。
5. Apache Spark：Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎，可以处理海量数据集。它可以利用内存加速数据处理，使得数据处理更加高效。优点是可以处理大规模数据，可以加速处理，缺点是可能会产生大量的临时数据，而且没有可视化功能。
6. Apache Hive：Apache Hive是一个数据仓库，可以用于分析和查询数据。它可以使用SQL语句查询数据，可以支持分布式处理，能够更快地处理大量数据。优点是可以处理大规模数据，支持分布式处理，缺点是它的查询语句比较复杂，可能难以使用。
7. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式发布订阅消息系统，它可以支持实时数据流处理和消息记录。它可以处理数据流，可以更快地处理大量数据。优点是可以高效地处理大量数据，支持实时数据处理，缺点是它没有可视化功能，可能没有可比性。Kafka还可以支持多种开发语言，包括Java，Scala，Python，Go，C＃和C ++等。它还支持强大的主题功能，允许开发人员按照他们的需求创建任何数量的主题。Kafka还可以支持灵活的分区，确保数据存储在最佳位置，以确保最佳性能。
8. Druid:
9. ClickHouse:
10. Apache Doris:
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