大数据平台开发主要采用以下几种框架方式：
1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了一套分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算引擎，可以处理海量数据。Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce（一种编程模型，用于处理大规模数据集）和YARN（一个高可用性资源管理器）。
2. Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它采用了内存计算和并行处理技术，可以处理大规模数据集。Spark的主要组件包括RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame和Dataset API。
3. Apache Flink：Flink是一个流式处理框架，适用于实时数据分析。它采用了事件驱动的编程模型，可以处理大规模数据集。Flink的主要组件包括Event Timed Data Streams、DataStream API和Batch Processing API。
4. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列和流处理框架，适用于实时数据处理。它采用了容错机制和分区策略，可以处理大规模数据集。Storm的主要组件包括Spout（消息生产者）、Bolt（消息消费者）和Channel（消息通道）。
5. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列系统，适用于实时数据流处理。它采用了分布式存储和分区策略，可以处理大规模数据集。Kafka的主要组件包括Producer（消息生产者）、Consumer（消息消费者）和Broker（消息代理）。
6. Apache NiFi：NiFi是一个开源的数据管道框架，适用于数据流处理。它采用了事件驱动的编程模型，可以处理大规模数据集。NiFi的主要组件包括Flow（数据流）、Transformation（转换操作）和Aggregation（聚合操作）。
7. Apache Zeppelin：Zeppelin是一个交互式数据科学和机器学习平台，适用于数据分析和可视化。它提供了丰富的数据可视化工具和机器学习库，可以处理大规模数据集。Zeppelin的主要组件包括Jupyter Notebook、Plotly和Tableau。
8. Apache Drill：Drill是一个分布式查询引擎，适用于大规模数据集的查询。它采用了分布式计算和优化技术，可以处理大规模数据集。Drill的主要组件包括Query Engine（查询引擎）、Indexing（索引管理）和Optimizer（查询优化器）。
9. Apache Presto：Presto是一个分布式SQL查询引擎，适用于大规模数据集的查询。它采用了分布式计算和优化技术，可以处理大规模数据集。Presto的主要组件包括Query Engine（查询引擎）、Indexing（索引管理）和Optimizer（查询优化器）。
10. Apache Impala：Impala是一个基于Hadoop的SQL查询引擎，适用于大规模数据集的查询。它采用了分布式计算和优化技术，可以处理大规模数据集。Impala的主要组件包括Query Engine（查询引擎）、Indexing（索引管理）和Optimizer（查询优化器）。
