大数据计算框架是用于处理大规模数据集的软件工具，它们通常分为批处理和流处理两种类型。流计算框架特别关注于数据流的处理，即数据以连续的方式流入系统，而系统需要实时或近实时地处理这些数据。以下是一些适合流计算的大数据计算框架：
1. apache kafka：这是一个分布式流处理平台，专为高吞吐量、低延迟的数据流设计。它支持多种消息传递协议，包括kafka-streams（一个流处理引擎），使得kafka非常适合作为流计算框架使用。
2. apache flink：这是一个高性能的流处理框架，提供了丰富的流处理能力，包括批处理和流处理。flink 的设计目标是提供可扩展、容错和易于维护的流处理解决方案。
3. apache storm：storm是一个开源的微批处理框架，它允许用户在内存中构建和管理复杂的流处理管道。storm 可以很容易地集成到现有的大数据生态系统中，并且提供了对多种数据源的支持。
4. apache storm streaming：这是storm的一个子项目，专门针对流数据处理进行了优化。storm streaming 提供了一套简化的流式api，使得开发流处理应用程序变得更加简单。
5. apache beam：虽然beam最初是为批处理设计的，但它也包含了强大的流处理功能。beam 提供了灵活的数据处理管道，并支持多种语言和框架，这使得它在流处理领域同样受欢迎。
6. apache nifi：nifi 是一个基于流的数据处理管道，它可以从各种数据源接收数据，然后通过一系列转换和路由操作进行处理，最终将结果发送到目标存储或服务。
7. apache spark streaming：spark streaming是spark的一个子项目，它提供了一种简单的方法来处理大量数据流。spark streaming 可以与spark的其他组件结合使用，例如spark core和mllib，以实现更复杂的流处理任务。
8. amazon kinesis：kinesis 是亚马逊提供的流处理服务，它支持实时数据的收集、存储和分析。kinesis 提供了一系列的流处理功能，以及与其他aws服务（如s3、redshift）的集成。
9. google bigquery streams：bigquery streams是google提供的流处理服务，它允许用户在云端实时分析和查询数据。bigquery streams 提供了强大的数据处理能力和灵活性，适用于各种数据分析场景。
10. microsoft azure data lake studio：data lake studio 是微软提供的流处理服务，它允许用户在云平台上构建和管理数据流管道。data lake studio 提供了直观的界面和丰富的数据流处理功能，适用于各种规模的企业。
这些框架各有特点和优势，选择哪种框架取决于具体的应用场景、团队技能、预算和其他因素。一般来说，对于需要高吞吐量和低延迟的场景，apache kafka和apache storm可能是更好的选择；而对于需要复杂数据处理和分析的场景，apache flink、apache beam、apache nifi和apache spark streaming可能更适合。
