大数据安全框架是一套用于保护大数据系统免受攻击和滥用的技术和策略。以下是一些主流的大数据安全框架：
1. Apache Hadoop Security Framework（Hadoop安全框架）：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop安全框架提供了一种机制，用于确保数据在分布式环境中的安全存储、访问和传输。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
2. Apache Spark Security Framework（Spark安全框架）：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，适用于各种类型的数据分析任务。Spark安全框架提供了一种机制，用于确保Spark应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
3. Apache Flink Security Framework（Flink安全框架）：Flink是一个流式数据处理框架，适用于实时数据分析。Flink安全框架提供了一种机制，用于确保Flink应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
4. Apache Kafka Security Framework（Kafka安全框架）：Kafka是一个分布式消息队列系统，用于处理高吞吐量的数据流。Kafka安全框架提供了一种机制，用于确保Kafka应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
5. Apache Storm Security Framework（Storm安全框架）：Storm是一个分布式事件处理系统，适用于实时数据分析。Storm安全框架提供了一种机制，用于确保Storm应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
6. Apache Drill Security Framework（Drill安全框架）：Drill是一个分布式查询引擎，用于处理大规模数据集。Drill安全框架提供了一种机制，用于确保Drill应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
7. Apache Nifi Security Framework（Nifi安全框架）：Nifi是一个数据转换管道，用于处理各种类型的数据。Nifi安全框架提供了一种机制，用于确保Nifi应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
8. Apache Impala Security Framework（Impala安全框架）：Impala是一个分布式SQL查询引擎，适用于大规模数据集的分析。Impala安全框架提供了一种机制，用于确保Impala应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
9. Apache Hive Security Framework（Hive安全框架）：Hive是一个数据仓库工具，用于处理大规模数据集。Hive安全框架提供了一种机制，用于确保Hive应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
10. Apache Spark SQL Security Framework（SparkSQL安全框架）：SparkSQL是一个基于Spark的SQL查询引擎，适用于大规模数据集的分析。SparkSQL安全框架提供了一种机制，用于确保SparkSQL应用程序的安全性。它包括身份验证、授权、加密、审计和监控等功能。
这些安全框架通常结合使用，以提供全面的安全保障。它们通过身份验证、授权、加密、审计和监控等功能，确保大数据系统的安全运行。
