大数据的基础框架主要包括数据采集、存储、处理和分析等环节。然而，并非所有的大数据基础框架都包含以下内容：
1. 数据采集：虽然数据采集是大数据处理的初始阶段，但并不是所有框架都包含数据采集功能。例如，一些框架可能使用API接口或者第三方数据源来获取数据，而不需要用户自己进行数据采集。
2. 数据处理：许多大数据框架都提供了数据处理的功能，如数据清洗、数据转换、数据整合等。然而，并非所有的框架都包含这些功能。有些框架可能只提供简单的数据处理能力，而需要用户自己编写代码来实现更复杂的数据处理需求。
3. 数据分析：数据分析是大数据处理的核心环节，许多大数据框架都提供了数据分析的功能，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。然而，并非所有的框架都包含这些功能。有些框架可能只提供基本的数据分析能力，而需要用户自己编写代码来实现更复杂的数据分析需求。
4. 可视化：可视化是大数据处理的重要环节，许多大数据框架都提供了可视化的功能，如图表展示、数据地图、仪表盘等。然而，并非所有的框架都包含这些功能。有些框架可能只提供基本的可视化能力，而需要用户自己编写代码来实现更复杂的可视化需求。
5. 安全与隐私保护：随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据处理的重要考虑因素。然而，并非所有的大数据框架都包含这些功能。有些框架可能只提供基本的安全防护措施，而需要用户自己关注数据的安全性和隐私性。
6. 可扩展性：随着数据量的不断增长，大数据处理系统需要具备良好的可扩展性，以应对不断增长的数据量和计算需求。然而，并非所有的大数据框架都具备良好的可扩展性。有些框架可能在设计时没有充分考虑到可扩展性问题，导致在处理大量数据时出现性能瓶颈。
7. 成本效益：大数据处理通常需要投入大量的硬件资源和人力成本。因此，选择一种成本效益高的大数据框架非常重要。然而，并非所有的大数据框架都具备良好的成本效益。有些框架可能在性能上表现优秀，但在成本方面却无法满足用户需求。
综上所述，大数据的基础框架并不包含所有内容，而是根据不同的应用场景和需求选择合适的框架。在选择大数据框架时，需要综合考虑其数据采集、数据处理、数据分析、可视化、安全与隐私保护、可扩展性和成本效益等因素。
