大数据计算框架是用于处理和分析大规模数据集的一组工具和技术。随着数据量的不断增长，对高效、可扩展和可靠的数据处理解决方案的需求也在增加。以下是目前主要的大数据计算框架：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它由三个主要组件组成：HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。Hadoop生态系统提供了一种高度可扩展的分布式计算模型，可以处理PB级别的数据。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据分析框架，基于内存计算。它提供了一种称为“内存计算”的方法，可以在内存中存储和处理大量数据，从而提高计算速度。Spark具有高容错性、易于扩展和易用性等特点。
3. Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据分析。它提供了一种称为“事件驱动”的方法，可以在数据流到达时进行处理，而不是在数据被加载到内存后进行处理。Flink具有低延迟、高吞吐量和可扩展性等特点。
4. Presto：Presto是一个列式数据库查询引擎，专为大数据查询而设计。它使用Apache Hive作为其底层存储引擎，可以与Hadoop生态系统无缝集成。Presto提供了一种称为“列式”的查询方式，可以快速执行复杂的SQL查询。
5. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据管道平台，用于构建和管理数据流。它提供了一种称为“事件驱动”的方法，可以在数据流到达时进行处理。NiFi具有高度可扩展性和灵活性，可以与其他大数据计算框架（如Apache Spark）集成。
6. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据流。它提供了一种称为“发布/订阅”的消息传递机制，允许多个消费者同时消费相同的消息。Kafka具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点。
7. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式流处理框架，主要用于构建实时数据流。它提供了一种称为“微批处理”的方法，将大规模数据集划分为小批次进行处理。Storm具有高容错性、易于扩展和易用性等特点。
8. Apache Drill：Apache Drill是一个分布式数据探索和分析平台，主要用于构建实时数据流。它提供了一种称为“交互式”的方法，允许用户以可视化的方式探索和分析数据。Drill具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点。
9. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式数据科学平台，主要用于构建实时数据流。它提供了一种称为“交互式”的方法，允许用户以可视化的方式探索和分析数据。Zepelin具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点。
10. Apache Airflow：Apache Airflow是一个开源的任务调度和编排平台，主要用于构建复杂的数据流任务。它提供了一种称为“作业调度”的方法，允许用户定义和执行复杂的数据流任务。Airflow具有高容错性、易于扩展和易用性等特点。
这些大数据计算框架各有特点和优势，可以根据具体的应用场景和需求进行选择。随着技术的不断发展，新的框架和工具也在不断涌现，为大数据处理提供了更多的可能性。
