大数据行业的专业工具包括，大数据行业专业工具一览

大数据行业是一个快速发展的领域，涉及各种专业工具和技术。以下是一些在大数据行业中常用的专业工具：

1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件，用于存储和处理大规模数据集。

2. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，用于处理大规模数据集。它基于内存计算，可以提供比Hadoop更快的处理速度。

3. Apache Kafka：Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，用于处理实时数据流。它支持高吞吐量和低延迟的消息传递，适用于流数据处理和实时分析。

4. HBase：HBase是一个分布式数据库，用于存储和查询大规模数据集。它具有高性能、可扩展性和高可用性，适用于大数据存储和管理。

5. Hive：Hive是一个数据仓库工具，用于存储和查询大规模数据集。它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于对数据进行查询和分析。

6. Pig：Pig是一个数据流处理工具，用于处理大规模数据集。它允许用户使用简单的编程语言编写脚本来处理数据流。

7. Flink：Flink是一个流处理框架，用于处理大规模数据集。它提供了一种高效的流式编程模型，适用于实时数据分析和流式应用。

8. Presto：Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于处理大规模数据集。它支持多种数据源和查询模式，适用于大数据分析和数据仓库。

9. Storm：Storm是一个分布式消息队列系统，用于处理大规模数据集。它提供了一种异步处理机制，适用于实时数据处理和流式应用。

10. Elasticsearch：Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，用于处理大规模数据集。它提供了全文搜索、索引、分词等功能，适用于大数据搜索和分析。

11. Apache Zeppelin：Zephyr是一个交互式Web应用程序开发环境，用于构建和运行机器学习模型。它提供了一种可视化界面，使得模型开发和调试更加直观和高效。

12. Apache Spark MLlib：Spark MLlib是一个机器学习库，用于在Spark上训练和部署机器学习模型。它提供了丰富的机器学习算法和模型，适用于各种应用场景。

这些工具只是大数据行业中的一部分专业工具，实际上还有更多其他工具和技术可供选择。随着大数据技术的不断发展，新的工具和技术将继续涌现，以满足不断变化的需求。