基于分布式架构的平台框架是一类用于构建分布式系统的软件架构。这些平台框架通常提供了一套通用的组件和服务，使得开发人员可以快速地构建和维护分布式应用。以下是一些常见的基于分布式架构的平台框架：
1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它由一个主节点和多个工作节点组成，通过HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储和管理数据。Hadoop的主要组件包括NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等。
2. Apache Spark：Spark是一个快速的通用数据处理引擎，它支持批处理和流处理。Spark的主要组件包括RDD（Resilient Distributed Dataset）、DataFrame和Graph等。Spark的优点是速度快、内存消耗低，适用于大数据处理。
3. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于高吞吐量的实时数据流处理。Kafka的主要组件包括Producer、Consumer、Broker和Topic等。Kafka的主要优点是可扩展性强、容错性好，适用于需要实时处理大量数据的场景。
4. Apache Flink：Flink是一个高性能的流处理框架，它支持批处理和流处理。Flink的主要组件包括Event Time API、Execution Plan API和Task Manager等。Flink的优点是可以提供细粒度的控制，适用于复杂的数据分析任务。
5. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列和流处理框架，它支持高速度的数据流处理。Storm的主要组件包括Spout、Bolt和Topology等。Storm的优点是可以提供高吞吐量的处理能力，适用于需要实时处理大量数据的场景。
6. Apache Druid：Druid是一个开源的分布式数据库，它可以将关系型数据库的数据迁移到分布式存储中。Druid的主要组件包括Indexer、Store和Query Engine等。Druid的优点是可以提供高可用性和可扩展性，适用于需要海量数据的应用场景。
7. Docker：Docker是一种容器化技术，它将应用程序及其依赖打包成一个轻量级的容器。Docker的主要组件包括镜像（Image）、容器（Container）和网络（Network）等。Docker的优点是可以提供快速部署和自动化运维的能力，适用于微服务架构的开发和部署。
8. Kubernetes：Kubernetes是一种容器编排平台，它提供了一种简单的方式来管理和调度容器化应用程序。Kubernetes的主要组件包括Master、Worker和Pod等。Kubernetes的优点是可以提供自动化的部署、扩展和管理的能力，适用于大规模的分布式应用。
9. AWS Lambda：AWS Lambda是一种无服务器计算服务，它允许开发人员编写代码并将其作为函数运行在云上。AWS Lambda的主要组件包括Function、EventSourceMapping和HTTPTrigger等。AWS Lambda的优点是可以提供弹性计算和自动扩展的能力，适用于需要快速响应的场景。
10. Google Cloud Functions：Google Cloud Functions是一种无服务器计算服务，它允许开发人员编写代码并将其作为函数运行在云上。Google Cloud Functions的主要组件包括Cloud Functions API、Cloud Storage和Cloud Datastore等。Google Cloud Functions的优点是可以提供高性能和可扩展性，适用于需要大规模数据处理的场景。
这些基于分布式架构的平台框架各有特点，适用于不同的应用场景。在实际使用中，可以根据项目需求和技术选型选择合适的平台框架。
