大數據挖掘常用的軟件有：Hadoop、Spark、數據挖掘工具箱以及數據挖掘專用軟件。

一、開源軟件：Hadoop和Spark

Hadoop是一個能夠處理海量數據的分布式計算平臺，它提供了數據存儲和計算的能力，非常適合進行大規模數據挖掘。其中的MapReduce編程模型可以處理大規模數據集，進行數據的清洗、整合和初步分析。而Spark作為基于內存的計算框架，處理速度更快，尤其適用于迭代式數據挖掘算法。

二、數據挖掘工具箱

對于開發者而言，可以使用編程語言和相應的數據挖掘工具箱來進行數據挖掘。在Python中，scikit-learn是一個非常流行的數據挖掘工具箱，它提供了大量的算法和工具，包括分類、聚類、回歸分析等。同樣，R語言也有豐富的數據挖掘包，如IRpackages，它提供了統計分析和數據可視化的工具。

三、專用軟件：SAS和IBM SPSS

SAS和IBM SPSS是專門用于數據挖掘的軟件，它們提供了豐富的數據挖掘模塊和工具，包括數據預處理、模型訓練、預測分析等。這些軟件操作簡單，界面友好，非常適合數據分析師和決策支持人員使用。

以上軟件都是大數據挖掘領域的常用工具，具有各自的特點和優勢。根據不同的需求和數據特性，可以選擇合適的工具來進行數據挖掘。