大数据离线计算框架是一类用于处理大规模数据集，进行离线分析的计算工具。这些框架通常具有高性能、可扩展性和易用性等特点，适用于各种应用场景，如金融风控、电商推荐、社交网络分析等。以下是一些常见的大数据离线计算框架类别：
1. Apache Hadoop生态系统：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。它提供了HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件，用于存储和处理数据。Hadoop生态系统还包括其他一些组件，如Hive、Pig、Spark等，这些组件可以与Hadoop结合使用，提供更强大的离线计算能力。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，主要用于处理大规模数据集。它基于内存计算，可以在几秒内完成传统MapReduce任务的计算。Spark提供了丰富的API和库，可以与Hadoop、Hive等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。
3. Storm：Storm是一个分布式流处理框架，主要用于实时数据处理。它采用事件驱动的方式，将数据流划分为多个任务并行处理。Storm具有高吞吐量、低延迟的特点，适用于需要实时处理大量数据的场景。
4. Flink：Flink是一个分布式流处理框架，主要用于批处理和流处理。它支持多种数据源和输出格式，可以与Hadoop、Spark等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。Flink具有可扩展性和容错性，可以应对大规模数据集的处理需求。
5. Presto：Presto是一个分布式SQL查询引擎，主要用于在线数据分析。它提供了类似于关系型数据库的查询功能，可以与Hadoop、Hive等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。Presto具有高性能、易用性等特点，适用于需要快速查询大规模数据集的场景。
6. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据管道平台，主要用于构建复杂的数据流处理系统。它提供了丰富的插件和连接器，可以与其他框架结合使用，实现高效的离线计算。NiFi具有可扩展性和灵活性，可以应对各种复杂的数据处理需求。
7. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式消息队列系统，主要用于高吞吐量的消息传递。它支持分区、复制、持久化等功能，可以与Hadoop、Spark等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。Kafka具有高吞吐量、低延迟的特点，适用于需要大量数据传输的场景。
8. Apache Impala：Apache Impala是一个分布式SQL查询引擎，主要用于在线数据分析。它提供了类似于关系型数据库的查询功能，可以与Hadoop、Hive等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。Impala具有高性能、易用性等特点，适用于需要快速查询大规模数据集的场景。
9. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式数据分析平台，主要用于探索和可视化数据。它提供了丰富的数据可视化工具和脚本语言，可以与Hadoop、Spark等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。Zepelin具有易用性和可扩展性，可以应对各种复杂的数据分析需求。
10. Apache Falcon：Apache Falcon是一个分布式日志收集和分析系统，主要用于监控和诊断应用程序。它提供了强大的日志解析和聚合功能，可以与Hadoop、Spark等其他框架结合使用，实现高效的离线计算。Falcon具有可扩展性和容错性，可以应对大规模日志数据的处理需求。
总之，大数据离线计算框架种类繁多，各有特点和优势。选择合适的离线计算框架需要考虑数据规模、处理速度、可扩展性等因素，以满足不同场景的需求。
