开源分布式计算引擎是一类用于处理大规模数据和复杂计算任务的软件工具。这些工具通常具有高可扩展性、高性能和易用性等特点，可以有效地支持各种分布式计算场景。以下是一些常见的开源分布式计算引擎：
1. Apache Spark：Spark是一个基于内存的通用计算引擎，适用于大规模数据处理和机器学习任务。它提供了丰富的API和库，可以轻松地实现各种复杂的计算任务。Spark具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
2. Hadoop Distributed File System（HDFS）：HDFS是一个分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据集。它提供了高吞吐量的数据访问和容错机制，适用于大数据处理和分析。HDFS具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
3. Apache Flink：Flink是一个流处理引擎，适用于实时数据分析和流式计算。它提供了灵活的编程模型和高效的执行引擎，可以处理大规模的数据流。Flink具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
4. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列和流处理引擎，适用于实时数据处理和分析。它提供了高吞吐量的消息传递和容错机制，可以处理大规模的数据流。Storm具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
5. Apache Kafka：Kafka是一个分布式发布/订阅消息队列，适用于实时数据流处理和分析。它提供了高吞吐量的消息传递和容错机制，可以处理大规模的数据流。Kafka具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
6. Apache Mesos：Mesos是一个资源管理系统，用于管理和调度集群中的计算和存储资源。它提供了高可用性和容错机制，可以支持多种计算框架和资源类型。Mesos适用于大规模集群的分布式计算任务。
7. Kubernetes：Kubernetes是一个容器编排平台，用于管理容器化应用和服务。它提供了高可用性和容错机制，可以支持多种计算框架和资源类型。Kubernetes适用于大规模集群的分布式计算任务。
8. Apache NiFi：NiFi是一个数据管道和事件驱动架构，用于构建和运行数据管道。它提供了灵活的编程模型和高效的执行引擎，可以处理大规模的数据流。NiFi具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
9. Apache Drill：Drill是一个分布式SQL查询引擎，适用于大规模数据集的查询和分析。它提供了高吞吐量的查询执行和容错机制，可以处理PB级别的数据。Drill具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
10. Apache Falcon：Falcon是一个分布式日志收集和分析引擎，适用于大规模日志数据的处理和分析。它提供了高吞吐量的日志收集和分析能力，可以处理PB级别的日志数据。Falcon具有高度可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
总之，这些开源分布式计算引擎各有特点和优势，可以根据具体的需求和场景选择合适的工具进行使用。随着技术的不断发展，新的分布式计算引擎也在不断涌现，为大规模数据处理和分析提供了更多的选择和可能性。
