数据流风格的软件主要有以下几种：

批处理序列风格

特点：每一步处理都是独立的，顺序执行，数据传送在步与步之间作为一个完整的整体。

典型应用：经典数据处理、Windows下的BAT程序。

管道-过滤器风格

特点：每个构件（过滤器）都有一组输入和输出，构件读输入数据，经过内部处理，产生输出数据。过滤器之间相对独立，不能共享数据，一个过滤器不知道上下游的标识，管道-过滤器网络的输出正确性不依赖于过滤器进行增量计算过程的顺序。

优点：良好的隐蔽性、高内聚、低耦合，支持软件重用，系统维护和增强系统性能简单，支持并行操作。

典型应用：传统编译器、Unix shell编写的程序。

博思白板（Boardmix）

特点：功能强大的在线绘图工具，支持多人实时协作，特别适用于团队合作绘制数据流图。提供了丰富的绘图工具和模板，支持实时协作和多人同时编辑。

典型应用：数据流图的创建和共享，团队协作。

Microsoft Visio

特点：流行的绘图软件，提供丰富的功能来创建数据流图，包括专门设计用于数据流图的符号库和模板。

典型应用：数据流图的创建和编辑，与其他Microsoft Office应用程序集成使用。

Lucidchart

特点：基于Web的绘图工具，包含丰富的模板和符号库，适用于创建各种类型的图表，包括数据流图。具有友好的界面和协作功能，支持实时共享和团队协作。

典型应用：数据流图的创建和编辑，与其他应用程序的集成，如Google Drive和Microsoft Office。

draw.io

特点：免费且强大的数据流图工具，具有直观的界面和简单易用的编辑工具，支持与其他云存储服务的集成，方便用户存储和共享数据流图。

典型应用：数据流图的创建和编辑。

Visual Paradigm

特点：强大且易用的数据流图工具，提供了丰富的模板和符号，让绘制数据流图变得简单快捷。其实时协作功能让团队成员可以共同编辑和查看图表，而云存储则确保了数据的安全性和可获取性。

典型应用：数据流图的创建和编辑，团队协作。

Gliffy

特点：虽然具体信息较少，但Gliffy是一款流行的绘图工具，可能支持数据流图的创建和编辑。

典型应用：数据流图的创建和编辑。

Dagster

特点：数据流引擎工具，帮助构建数据类应用，通过优雅的编程模型、增量可扩展能力以及方便易用的UI，支持数据科学家、数据工程师以及其他人员在同一个数据管道上进行合作协同。

典型应用：数据流类应用的构建和协同工作。

流式计算工具（如Storm、Spark Streaming、Samza、Flink、Kafka Stream）

特点：这些工具用于处理大规模复杂数据流，通常用于实时计算和流数据处理。

典型应用：实时数据流处理、大数据分析。

这些软件和工具在处理数据时都采用了数据流风格，强调了数据的流动和处理过程。根据具体需求和应用场景，可以选择合适的工具来进行数据流图的创建和编辑，以及实现相应的数据处理逻辑。