一、大数据分析需要哪些工具？

大数据分析需要多种工具来支持其复杂的处理和分析过程。其中包括数据采集和清洗工具，如Hadoop、Spark和Flink等用于大规模数据处理的框架；数据存储和管理工具，如HBase、Cassandra和MongoDB用于存储和管理大规模数据；数据分析和可视化工具，如Tableau、Power BI和Python的数据分析库pandas等用于分析和呈现数据。

另外，还需要数据挖掘和机器学习工具，如TensorFlow、Scikit-learn和R语言等用于发现数据中隐藏的模式和规律。所有这些工具都在大数据分析过程中扮演着不可或缺的角色。

二、目前主流的大数据技术，常用的数据处理工具和技术？

目前主流的大数据技术包括Hadoop、Spark、Flink等，常用的数据处理工具有Hive、Pig、Kafka等。这些工具和技术可以帮助处理海量数据的存储、分析和处理，提供了分布式计算、并行处理、实时流处理等功能，使得大数据处理更加高效和便捷。同时，还有一些数据处理技术如数据清洗、数据挖掘、机器学习等也被广泛应用于大数据处理中，帮助企业更好地利用海量数据进行业务分析和决策。