大数据计算框架是一类用于处理、存储和分析大规模数据集的软件工具。这些框架提供了一种高效、可扩展的方式来处理和分析数据，以满足各种业务需求。以下是一些常见的大数据计算框架类别：
1. 批处理框架：这类框架主要用于处理大规模数据集，如Hadoop生态系统中的Hadoop MapReduce。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它使用MapReduce模型来处理大规模数据集。MapReduce的基本思想是将大任务分解为小任务，然后并行处理这些小任务。Hadoop提供了HDFS（Hadoop Distributed File System）作为存储系统，以及MapReduce、Pig、Hive等作为数据处理工具。
2. 流处理框架：这类框架主要用于实时数据处理，如Apache Kafka。Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，它可以处理大量并发的消息流。Kafka支持多种消息类型（如文本、JSON、Avro等），并且具有高吞吐量和低延迟的特点。Kafka通常与Storm、Flink等流处理引擎配合使用，以实现实时数据处理。
3. 列式存储框架：这类框架主要用于快速查询和分析，如Apache Hive。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户在Hadoop上执行SQL查询。Hive采用了列式存储结构，使得查询速度非常快。Hive还支持多种数据源接入，如CSV、JSON、Parquet等。
4. 图计算框架：这类框架主要用于社交网络分析、推荐系统等领域，如Apache Dlib。Dlib是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的图计算算法和接口。Dlib可以处理稀疏图、稠密图等多种类型的图数据，并且具有良好的性能和可扩展性。
5. 交互式查询框架：这类框架主要用于实时数据分析，如Apache Flink。Flink是一个高性能的流处理框架，它支持实时数据处理和分析。Flink具有高吞吐量、低延迟的特点，并且可以处理大规模的数据流。Flink还可以与其他数据库、搜索引擎等系统集成，实现复杂的数据分析任务。
6. 机器学习框架：这类框架主要用于机器学习任务，如Apache Spark MLlib。Spark MLlib是一个独立的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和接口。Spark MLlib可以处理大规模数据集，并且具有高效的内存管理机制。Spark MLlib还可以与Spark Streaming、Spark SQL等其他Spark组件结合使用，实现复杂的机器学习任务。
7. 分布式计算框架：这类框架主要用于分布式计算任务，如Apache Hadoop。Hadoop是一个分布式计算框架，它提供了一种高效、可扩展的方式来处理大规模数据集。Hadoop可以运行在多个节点上，并且具有高度容错性和可扩展性。Hadoop可以用于批处理任务、流处理任务和机器学习任务等多种场景。
8. 云计算平台：这类框架主要用于云环境下的数据处理和分析，如AWS Lambda。AWS Lambda是Amazon Web Services（AWS）提供的一种无服务器计算服务，它允许开发者编写代码并将其部署到AWS平台上执行。AWS Lambda支持多种编程语言和框架，如Python、Java、Node.js等。AWS Lambda可以用于构建微服务、API网关、事件驱动架构等多种应用场景。
总之，大数据计算框架种类繁多，每种框架都有其独特的优势和应用场景。选择合适的框架取决于具体的需求和场景，以及对性能、可扩展性、易用性等方面的考虑。
