大数据分析的核心工具主要包括Hadoop、Spark、Flink和Hive，它们分别擅长分布式存储、实时计算、流处理和数据仓库管理，是企业处理海量数据的四大技术支柱。

1. Hadoop
   以HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架为基础，适合离线批处理任务，成本低且扩展性强，但实时性较差。典型应用包括日志分析和历史数据挖掘。

2. Spark
   基于内存计算，速度比Hadoop快10倍以上，支持SQL、流处理和机器学习库（如MLlib），适合需要快速迭代的场景，如推荐系统和实时报表生成。

3. Flink
   专为流处理设计，支持事件时间和精确一次（exactly-once）语义，在实时监控、金融风控等领域表现突出，能与Kafka等消息队列无缝集成。

4. Hive
   提供类SQL接口（HQL），将复杂MapReduce任务简化为查询语句，降低学习成本，常用于数据仓库构建和结构化数据分析，但依赖Hadoop生态。

选择工具时需权衡数据规模、实时性需求和技术栈适配性，混合使用（如Spark+Flink）往往能覆盖更全面的场景。