大数据安全框架是一套用于保护和监控大数据处理过程中的安全措施。主流的大数据安全框架包括：
1. Apache Spark：Spark是一个开源的分布式计算引擎，它提供了一种快速、通用、可扩展的数据计算方式。Spark的安全性主要体现在以下几个方面：
- 数据分区：Spark将数据划分为多个分区，每个分区可以独立运行在集群中的不同节点上。这样，即使某个节点出现故障，也不会影响整个集群的运行。
- 容错性：Spark具有强大的容错性，当一个节点出现故障时，Spark会自动将任务重新分配到其他可用的节点上。
- 加密：Spark支持对数据进行加密处理，以防止数据泄露或被恶意篡改。
2. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它主要用于处理大规模数据集。Hadoop的安全性主要体现在以下几个方面：
- 数据分区：Hadoop将数据划分为多个文件，每个文件可以独立运行在集群中的不同节点上。这样，即使某个节点出现故障，也不会影响整个集群的运行。
- 容错性：Hadoop具有强大的容错性，当一个节点出现故障时，Hadoop会自动将任务重新分配到其他可用的节点上。
- 加密：Hadoop支持对数据进行加密处理，以防止数据泄露或被恶意篡改。
3. Apache Flink：Flink是一个开源的流处理框架，它主要用于处理实时数据流。Flink的安全性主要体现在以下几个方面：
- 数据分区：Flink将数据划分为多个分区，每个分区可以独立运行在集群中的不同节点上。这样，即使某个节点出现故障，也不会影响整个集群的运行。
- 容错性：Flink具有强大的容错性，当一个节点出现故障时，Flink会自动将任务重新分配到其他可用的节点上。
- 加密：Flink支持对数据进行加密处理，以防止数据泄露或被恶意篡改。
4. Apache Storm：Storm是一个开源的实时数据处理框架，它主要用于处理大规模数据集。Storm的安全性主要体现在以下几个方面：
- 数据分区：Storm将数据划分为多个分区，每个分区可以独立运行在集群中的不同节点上。这样，即使某个节点出现故障，也不会影响整个集群的运行。
- 容错性：Storm具有强大的容错性，当一个节点出现故障时，Storm会自动将任务重新分配到其他可用的节点上。
- 加密：Storm支持对数据进行加密处理，以防止数据泄露或被恶意篡改。
5. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，它主要用于处理高吞吐量的消息传递。Kafka的安全性主要体现在以下几个方面：
- 数据分区：Kafka将数据划分为多个分区，每个分区可以独立运行在集群中的不同节点上。这样，即使某个节点出现故障，也不会影响整个集群的运行。
- 容错性：Kafka具有强大的容错性，当一个节点出现故障时，Kafka会自动将任务重新分配到其他可用的节点上。
- 加密：Kafka支持对数据进行加密处理，以防止数据泄露或被恶意篡改。
总之，主流的大数据安全框架各有特点，它们通过不同的技术和方法来保护大数据处理过程中的安全。在选择具体的大数据安全框架时，需要根据实际需求和场景进行综合考虑。
