A quantidade de dados digitais gerados encontra-se em constante crescimento, por isso cada vez mais se ouve falar do conceito de Big Data. O resultado da ascensão deste tema é a diversidade de soluções que acompanha este crescimento, soluções para facilitar o processamento de dados, paralelismo, processamento em tempo real, tolerância a falha e etc. Diante desta diversidade de soluções para Big Data, este trabalho tem como objetivo estudar 3 dessas ferramentas, Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Flink, apontando diferenças, semelhanças e comparando-as por meio de um experimento de contagem de palavras diante de grande volume de dados. Assim, foi possível avaliar o tempo de processamento de cada plataforma trabalhando em modo pseudo-distribuído e em um único cluster, e observar o desempenho de cada plataforma no processamento em lote. Por fim, pode-se avaliar que o objetivo de estudo e comparação de tempo de execução foi atendido. Constatou-se que a ferramenta Spark obteve os melhores resultados para o tipo de operação realizado no experimento, além de servir como base para estudos futuros das ferramentas, utilizando novas formas de processamento e de ambiente de execução.