大数据计算框架是处理和分析大规模数据集的工具，它们提供了一种标准化的方法来存储、处理和分析数据。这些框架可以根据它们处理数据的方式、语言支持、易用性、可扩展性和性能等因素进行分类。以下是一些常见的大数据计算框架类别：
1. Apache Hadoop生态系统：
（1）Hadoop Distributed File System (HDFS)：一个高吞吐量的分布式文件系统，用于存储大量数据。
（2）MapReduce：一种编程模型，用于在分布式环境中执行数据处理任务。
（3）Pig and Hive：用于数据挖掘和数据库查询的作业调度器。
（4）Spark：一种内存密集型、快速、通用的计算框架，适用于批处理和实时数据处理。
2. Apache Spark：
（1）Spark Core：轻量级的计算引擎，适用于小规模数据集。
（2）Spark SQL：基于关系型数据库的查询引擎，类似于传统的SQL。
（3）Spark Streaming：用于流式数据实时处理的框架。
（4）Spark MLlib：机器学习库，提供了一系列机器学习算法和模型。
3. Apache Flink：
（1）Flink：一种流处理框架，提供了高性能、低延迟的流处理能力。
（2）Flink SQL：类似于传统SQL的流式查询引擎。
（3）Flink DataSets：用于构建和管理流式数据的抽象层。
4. Apache NiFi：
（1）NiFi：一种开源的网络数据包捕获和传输工具。
（2）NiFi Dataflow：用于构建和运行数据管道的框架。
（3）NiFi Batch：用于批量数据处理的框架。
5. Apache Storm：
（1）Storm：用于大规模并行计算的流处理框架。
（2）Storm Spouts：数据源，负责接收和发送数据。
（3）Storm Bolts：计算节点，负责执行计算任务。
6. Apache Kafka：
（1）Kafka：一种分布式事件流平台，用于处理大规模消息队列。
（2）Kafka Connect：用于将不同的数据源和目标系统集成在一起的中间件。
7. Apache Drill：
（1）Drill：一种面向大数据的交互式查询引擎。
（2）Drill Schema Registry：用于管理数据模式和元数据的注册中心。
8. Apache Zeppelin：
（1）Zephyr：一种交互式数据可视化和分析工具。
（2）Zephyr Notebooks：类似于Jupyter Notebooks的交互式数据科学环境。
9. Apache Fuse：
（1）Fuse：一种高性能的数据仓库解决方案，提供了对结构化和非结构化数据的访问。
（2）Fuse Query Language：用于构建和管理数据仓库查询的查询语言。
10. Apache Presto：
（1）Presto：一种高性能的列式数据库查询引擎。
（2）Presto Schema Registry：用于管理数据模式和元数据的注册中心。
这些框架各有特点，适用于不同的应用场景和需求。例如，对于需要快速迭代和原型开发的场景，Apache Spark可能是更好的选择；而对于需要大规模数据处理和分析的场景，Hadoop或Apache Flink可能更合适。在选择适合的大数据计算框架时，需要考虑数据的规模、处理速度、成本、易用性、社区支持等因素。
