大数据计算框架是用于处理、存储和分析大规模数据集的软件工具。根据不同的需求和应用场景，大数据计算框架可以分为以下几类：
1. 批处理框架：这类框架主要用于处理大规模数据集的批处理任务。它们通常具有高性能和低延迟的特点，适用于对性能要求较高的场景，如搜索引擎、金融风控等。常见的批处理框架有Hadoop（HDFS、MapReduce）、Spark（Spark SQL、Spark Streaming）等。
2. 流处理框架：这类框架主要用于实时处理和分析数据流。它们通常具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于需要实时数据处理和分析的场景，如在线广告、物联网等。常见的流处理框架有Apache Kafka、Apache Flink、Storm等。
3. 分布式计算框架：这类框架主要针对大规模数据集的分布式计算任务。它们通常具有高度容错性和可扩展性，适用于需要处理大规模数据集的分布式系统场景，如云计算、大数据平台等。常见的分布式计算框架有Hadoop（MapReduce、YARN）、Spark（Spark MLlib、Spark Streaming）等。
4. 机器学习框架：这类框架主要用于机器学习任务。它们通常具有强大的特征工程、模型训练和预测功能，适用于需要处理大量数据并进行机器学习分析的场景，如推荐系统、图像识别等。常见的机器学习框架有TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
5. 大数据存储框架：这类框架主要用于存储和管理大规模数据集。它们通常具有高可靠性、可扩展性和易用性，适用于需要存储大量数据的场景，如数据仓库、日志分析等。常见的大数据存储框架有Hadoop（HDFS、HBase）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
6. 大数据可视化框架：这类框架主要用于将大规模数据集以图形化的方式展示出来。它们通常具有丰富的图表类型和交互功能，适用于需要直观展示数据结果的场景，如数据分析报告、业务智能等。常见的大数据可视化框架有Tableau、Power BI、Grafana等。
7. 数据湖框架：这类框架主要用于构建和管理大规模的数据湖。它们通常具有高度可扩展性和灵活性，适用于需要存储和管理海量数据的场景，如大数据处理、数据挖掘等。常见的数据湖框架有Apache Atlas、Amazon S3 Lake Formation等。
8. 微服务框架：这类框架主要用于构建分布式微服务架构。它们通常具有高可用性、可伸缩性和容错性，适用于需要构建可扩展、灵活的微服务应用的场景，如电商、金融等。常见的微服务框架有Spring Cloud、Docker、Kubernetes等。
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适用场景。在实际项目中，可以根据具体需求选择合适的框架进行开发和部署。
