大数据框架是用于处理和分析大规模数据集的软件工具和技术的集合。以下是一些主流的大数据框架：
Apache Hadoop HDFS （Hadoop Distributed File System）：
分布式文件系统，用于存储数据。
MapReduce：编程模型，用于并行处理大数据集。
YARN：资源管理器，用于协调集群资源。
Hive：基于SQL的数据仓库系统。
HBase：列式数据库。
Apache Spark Spark Core：
提供基本的计算能力，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。
Apache Flink
流处理引擎，用于实时处理和分析数据流。
Apache Storm
流处理框架，侧重于极低延迟的流处理。
Apache Kafka
消息系统，用于构建实时数据流管道和应用程序。
Apache Cassandra
分布式、无模式数据库，用于管理结构松散的大型数据集。
Apache Hive
数据仓库工具，基于Hadoop的数据存储，提供类SQL查询功能。
Apache HBase
分布式、可扩展、大数据存储服务，提供随机、实时读/写访问。
Apache Elasticsearch
分布式搜索和分析引擎，用于全文搜索和分析。
这些框架各有特点，适用于不同的数据处理需求，例如批处理、流处理、实时分析等。您可以根据具体的应用场景选择合适的框架