当前流行的分布式计算框架主要包括：
Apache Hadoop
包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
用于大规模数据集的离线处理。
Apache Spark
提供内存计算技术，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等任务。
实时数据处理能力优异。
Apache Flink
专注于流式数据处理，提供低延迟和高吞吐量。
强大的容错机制和状态管理能力。
Apache Kafka
分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流式数据处理应用。
Apache Storm
分布式实时计算系统，支持高吞吐量、低延迟的流处理。
Apache Beam
统一编程模型，支持多种分布式计算引擎。
Apache Samza
分布式流处理框架，支持低延迟、高吞吐量的流处理。
Apache Cassandra
分布式NoSQL数据库，支持高可用性、高扩展性和高性能。
Apache ZooKeeper
分布式协调服务，用于管理分布式系统中的配置信息、命名服务、分布式锁等。
这些框架各有特点，适用于不同类型的数据处理需求，如批处理、实时流处理、机器学习等。您可以根据具体的应用场景选择合适的框架