在Linux系统中，并没有一个叫做“Transform”的特定工具或命令专门用于大数据处理。然而，Linux强大的操作系统，提供了多种工具和框架来处理大数据。以下是一些在Linux环境下处理大数据的常用工具和框架：
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，特别适用于处理海量数据。它包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce编程模型，能够在大规模集群上存储和处理数据。
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，以其高效的内存计算能力而备受青睐。Spark支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式。
Flink是一个开源的流处理框架，具有高吞吐量、低延迟和高容错性的特点。Flink支持有状态和无状态的流处理，并提供了丰富的API用于数据流的操作。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于在Hadoop上进行数据的存储、查询和分析。它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，并支持与Hadoop的无缝集成。
Pig是一个数据流编程工具，用于在Hadoop上进行大规模数据集的处理。它提供了一个高级脚本语言Pig Latin，用于定义数据的处理流程。
HBase是一个分布式的NoSQL数据库，用于在Hadoop上存储和查询大规模数据。它提供了高可扩展性和高性能的数据存储和检索功能。
Cassandra是一个分布式的NoSQL数据库，用于存储和管理大规模数据。它具有高可扩展性和高可用性的特点，适用于海量数据的实时处理。
Kafka是一个分布式的消息队列系统，用于处理和传输大规模数据。它具有高吞吐量、低延迟和高可扩展性的特点，适用于实时数据流的处理。
这些工具和框架可以单独使用，也可以组合使用，以构建复杂的数据处理和分析流程。根据具体的数据处理需求，选择合适的工具和技术是至关重要的。
