构建完整数据仓库平台的开源工具和技术有哪些？

构建完整数据仓库平台的开源工具和技术有以下几种：

1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持内存计算，可以在大规模数据集上进行高性能的数据处理和分析。
3. Apache Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供类似于SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上进行查询和分析。
4. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量的实时数据流处理。它可以处理和存储大规模的实时数据流，并支持流数据的发布和订阅。
5. Apache Flink：Flink是一个流处理和批处理框架，支持事件驱动的应用程序开发和实时数据处理。
6. Apache Druid：Druid是一个实时分析数据库，用于快速查询和分析大规模的实时和批处理数据。
7. Presto：Presto是一个分布式SQL查询引擎，可以快速查询各种数据源，包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库。
8. MySQL：MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，可以用于存储和管理结构化数据。
9. PostgreSQL：PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统，支持高级特性如事务、并发控制和复杂查询。
10. Airflow：Airflow是一个用于调度和管理工作流的开源平台，可以用于构建和管理数据仓库中的ETL流程。
11. Superset：Superset是一个开源的数据可视化和探索平台，可以连接到各种数据源，并提供交互式的数据探索和可视化功能。
12. Metabase：Metabase是一个简单易用的开源数据分析和可视化工具，可以通过简单的查询语言进行数据探索和可视化。
13. Apache Zeppelin：Zeppelin是一个开源的数据分析和可视化工具，支持多种编程语言和数据源，并提供交互式的数据分析环境。
14. Apache Kylin：Kylin是一个开源的分布式分析引擎，用于快速查询和分析大规模的数据集。

这些开源工具和技术可以帮助构建完整的数据仓库平台，实现数据的存储、处理、查询和可视化分析等功能。具体选择哪些工具和技术，需要根据具体的需求和场景进行评估和选择。