在Linux系統中，并沒有一個叫做“Transform”的特定工具或命令專門用于大數據處理。然而，Linux強大的操作系統，提供了多種工具和框架來處理大數據。以下是一些在Linux環境下處理大數據的常用工具和框架：
Hadoop是一個開源的分布式存儲和處理框架，特別適用于處理海量數據。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce編程模型，能夠在大規模集群上存儲和處理數據。
Spark是一個快速、通用的大數據處理引擎，以其高效的內存計算能力而備受青睞。Spark支持批處理、流處理、機器學習和圖計算等多種數據處理模式。
Flink是一個開源的流處理框架，具有高吞吐量、低延遲和高容錯性的特點。Flink支持有狀態和無狀態的流處理，并提供了豐富的API用于數據流的操作。
Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，用于在Hadoop上進行數據的存儲、查詢和分析。它提供了類似SQL的查詢語言HiveQL，并支持與Hadoop的無縫集成。
Pig是一個數據流編程工具，用于在Hadoop上進行大規模數據集的處理。它提供了一個高級腳本語言Pig Latin，用于定義數據的處理流程。
HBase是一個分布式的NoSQL數據庫，用于在Hadoop上存儲和查詢大規模數據。它提供了高可擴展性和高性能的數據存儲和檢索功能。
Cassandra是一個分布式的NoSQL數據庫，用于存儲和管理大規模數據。它具有高可擴展性和高可用性的特點，適用于海量數據的實時處理。
Kafka是一個分布式的消息隊列系統，用于處理和傳輸大規模數據。它具有高吞吐量、低延遲和高可擴展性的特點，適用于實時數據流的處理。
這些工具和框架可以單獨使用，也可以組合使用，以構建復雜的數據處理和分析流程。根據具體的數據處理需求，選擇合適的工具和技術是至關重要的。
