大数据处理的基础框架主要可以分为以下几类：
1. 批处理框架：这类框架主要用于处理大规模数据集，如Hadoop生态系统中的MapReduce。MapReduce是一种分布式计算模型，它将数据处理任务分为两个阶段：Map和Reduce。Map阶段负责将数据分割成多个子集，并对每个子集进行映射操作；Reduce阶段负责对映射后的数据进行归约操作，生成最终结果。这种框架适用于处理大规模数据集，但需要大量的硬件资源。
2. 流处理框架：这类框架主要用于实时数据处理，如Apache Kafka、Storm等。这些框架通常使用事件驱动的方式处理数据流，可以快速响应数据变化。例如，Apache Kafka是一个分布式消息队列系统，它支持高吞吐量的消息传递和发布/订阅模式。Storm是一个开源的实时数据处理引擎，它支持多种数据源和数据格式，并提供丰富的数据处理功能。
3. 交互式查询框架：这类框架主要用于提供用户友好的查询接口，以便用户能够轻松地查询和分析数据。例如，Apache Hive是一个基于Hadoop的SQL查询引擎，它提供了类似于关系型数据库的查询语言。Hive支持在Hadoop集群上执行复杂的SQL查询，并可以将查询结果转换为结构化数据。
4. 机器学习框架：这类框架主要用于处理机器学习任务，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于构建、训练和部署机器学习模型。例如，TensorFlow是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的神经网络架构和优化技术。PyTorch也是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的张量运算和深度学习算法。
5. 数据仓库框架：这类框架主要用于存储和管理大量结构化数据，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。这些框架提供了数据存储、查询和分析的功能，可以用于构建大型数据仓库。例如，Amazon Redshift是一个分布式数据仓库服务，它支持多种数据源和数据格式，并提供高效的数据读写性能。Google BigQuery是一个开源的数据仓库平台，它提供了强大的数据查询和分析功能。
总之，大数据处理的基础框架种类繁多，每种框架都有其特点和适用场景。选择合适的框架取决于具体的应用场景、数据规模和性能要求等因素。
