1、Hadoop

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大量的数据，从而支持大规模的数据分析。Hadoop的高级使用技巧主要包括：

1）使用MapReduce编程模型：MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它可以帮助开发者更好地利用Hadoop的分布式计算能力。MapReduce编程模型由Map和Reduce两个步骤组成，Map步骤用于将大量的数据分割成小块，然后将这些数据发送到不同的节点进行处理，Reduce步骤则用于将处理后的数据进行汇总，最终生成最终结果。

2）使用更高级的编程语言：Hadoop最初是用Java编写的，但也可以使用更高级的编程语言，如Python、Scala、C++等，以提高编程效率。

3）使用HDFS：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它可以更好地处理大量的数据，提高系统的性能。

2、Spark

Spark是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大量的数据，从而支持大规模的数据分析。Spark的高级使用技巧主要包括：

1）使用RDD：RDD是Spark的核心技术，它可以帮助开发者更好地利用Spark的分布式计算能力。RDD把大量的数据分割成小块，然后将这些数据发送到不同的节点进行处理，最终生成最终结果。

2）使用更高级的编程语言：Spark最初是用Scala编写的，但也可以使用更高级的编程语言，如Python、Java、C++等，以提高编程效率。

3）使用Spark SQL：Spark SQL是Spark的一个子模块，它可以帮助开发者更好地处理大量的数据，提高系统的性能。

3、Hive

Hive是一个开源的分布式数据仓库系统，它可以处理大量的数据，从而支持大规模的数据分析。Hive的高级使用技巧主要包括：

1）使用HiveQL：HiveQL是Hive的核心技术，它可以帮助开发者更好地利用Hive的分布式数据仓库系统。HiveQL可以用于查询、更新和管理大量的数据，从而提高系统的性能。

2）使用UDF：UDF是用户定义函数的简称，它可以帮助开发者扩展Hive的功能，从而更好地处理大量的数据。

3）使用更高级的编程语言：Hive最初是用Java编写的，但也可以使用更高级的编程语言，如Python、Scala、C++等，以提高编程效率。