大数据计算框架是用于处理和分析大规模数据集的软件工具。它们提供了一种高效、可扩展的方式来存储、管理和分析数据。以下是一些典型的大数据计算框架：
1. Hadoop：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，由Apache基金会维护。它基于一个分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System），以及MapReduce编程模型。Hadoop适用于大规模数据集的批处理任务，如日志分析、数据挖掘等。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，由加州大学伯克利分校开发。它基于内存计算，可以处理大规模数据集的实时分析和机器学习任务。Spark具有高吞吐量、低延迟和易扩展的特点，适用于实时数据分析和流处理场景。
3. Apache Flink：Apache Flink是一个基于事件驱动的流处理框架，由Apache基金会维护。它支持批处理和流处理，并提供了高性能、低延迟的数据流处理能力。Flink适用于实时数据分析、流式计算和机器学习任务。
4. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式消息传递和流处理框架，由Twitter开源。它支持实时数据处理和流式计算，适用于实时分析和流式应用。Storm具有高吞吐量、低延迟和容错性，适用于实时数据处理和流式计算场景。
5. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式发布/订阅消息传递系统，由LinkedIn开源。它支持高吞吐量、低延迟的消息队列，适用于实时数据处理和流式应用。Kafka具有高可靠性、可扩展性和容错性，适用于实时数据处理和流式应用。
6. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式的Python环境，用于数据探索、可视化和机器学习。它提供了一个友好的用户界面，使得数据分析更加直观和易于理解。Zepelin适用于数据科学家和分析师进行数据分析和建模。
7. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的网络数据包捕获、转换和传输框架，由Apache Software Foundation维护。它支持各种网络协议，并提供了强大的数据处理和传输功能。NiFi适用于网络监控、数据采集和数据传输场景。
8. Apache Beam：Apache Beam是一个灵活的数据处理管道框架，由Google开源。它支持批处理和流处理，并提供了丰富的数据处理操作和连接器。Beam适用于批处理和流处理任务，包括数据清洗、转换、聚合和机器学习等。
9. Apache Drill：Apache Drill是一个分布式查询引擎，由Facebook开源。它支持复杂查询和分析，适用于大规模数据集的实时分析和查询。Drill具有高性能、低延迟和易扩展的特点，适用于实时数据分析和查询任务。
10. Apache Presto：Apache Presto是一个基于Hadoop的列式数据库，由Facebook开源。它提供了高性能、低延迟的SQL查询引擎，适用于大规模数据集的查询和分析。Presto具有高吞吐量、低延迟和易扩展的特点，适用于大数据分析和查询任务。
这些大数据计算框架各有特点和优势，可以根据具体需求选择合适的框架进行数据处理和分析。
