大数据框架是用于处理、存储和分析大量数据的系统。以下是一些常用的十大大数据框架：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、MapReduce、Hive、Pig、HBase等组件。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，基于内存计算。它包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等组件。
3. Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理。它包括Flink ExecutionEnvironment、Flink SQL、Flink DataStream API等组件。
4. Storm：Storm是一个高扩展性的实时数据流处理框架。它包括Storm Core、Storm Web UI、Storm GraphX等组件。
5. Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，用于处理大规模数据流。它包括Producer、Consumer、Broker等组件。
6. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据管道框架，用于构建复杂的数据流。它包括Dataflow、Transformation、Aggregation等组件。
7. Apache Impala：Apache Impala是一个快速、灵活的数据仓库查询引擎。它支持SQL查询、HQL查询、UDFs等。
8. Apache Hive：Apache Hive是一个基于Hadoop的高级数据仓库工具。它提供了类似于SQL的查询语言，用于数据仓库和数据湖。
9. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式数据分析平台，支持多种编程语言和数据源。它提供了可视化、探索性分析和机器学习等功能。
10. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能、可扩展的流处理框架。它提供了丰富的API和库，用于构建实时数据处理应用。
这些大数据框架各有特点，适用于不同的应用场景和需求。在选择适合的框架时，需要根据项目的需求、团队的技能和资源等因素进行综合考虑。
