实时离线数据处理工具有哪些

实时离线数据处理工具主要包括以下几种：

1. Apache Spark：Apache Spark是一个开源的，基于内存的数据处理框架，可以支持多种编程语言。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
2. Apache Flink：Apache Flink是一个开源的，基于流的数据处理框架，可以支持多种编程语言。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
3. Apache Storm：Apache Storm是一个开源的，基于分布式流的数据处理框架，可以支持多种编程语言。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
4. Apache Kafka：Apache Kafka是一个开源的，基于分布式流的数据处理框架，可以支持多种编程语言。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
5. Google BigQuery：Google BigQuery是一个云原生的，基于分布式存储和计算的数据处理平台。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
6. Google Dataflow：Google Dataflow是一个云原生的，基于分布式流的数据处理框架，可以支持多种编程语言。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
7. Amazon Redshift：Amazon Redshift是一个云原生的，基于分布式存储和计算的数据处理平台。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。
8. Microsoft Azure Data Lake Analytics：Microsoft Azure Data Lake Analytics是一个云原生的，基于分布式存储和计算的数据处理平台。它提供了实时数据处理和离线数据处理的能力，并且可以处理海量数据集。 这些工具都有各自的优势和劣势，具体使用哪个工具需要根据实际的业务需求和场景来选择。