有哪些工具和技术常用于批处理的大预测分析？

在批处理的大预测分析中，常用的工具和技术有：

1. **Hadoop生态系统**：包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce，提供了一个分布式存储和并行计算框架，适用于处理海量数据。

2. **Apache Spark**：这是一种基于内存的批处理和流处理引擎，能够快速迭代数据处理，尤其适合实时预测任务。

3. **Apache Flink**：另一个实时数据处理框架，也支持批处理，提供了低延迟和高吞吐量的特点。

4. **TensorFlow Serving**：Google的深度学习框架，专为生产环境设计，可部署预训练模型进行批量化预测。

5. **Scikit-learn**和**XGBoost**：Python中的流行机器学习库，用于传统统计建模和梯度提升算法。

6. **Spark MLlib**：Spark内置的机器学习库，包含了预训练模型和算法，可用于构建预测模型。

7. **Kafka**：消息队列系统，常用于数据流的生产和消费，能连接多个批处理作业。

8. **Docker**：容器技术，有助于打包和部署复杂的分析环境到不同硬件上运行。

9. **Hive** 或 **Presto**: SQL查询语言，用于在大规模数据集上进行分析操作。

这些工具和技术的选择取决于具体的应用需求、数据规模、以及团队的技术栈偏好。