大数据计算框架是用于处理和分析大规模数据集的关键技术。这些框架提供了一种高效、可扩展的方式来存储、管理、处理和分析数据。以下是一些主要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批量数据，即一次加载到内存中进行计算。常见的批处理框架有Hadoop（HDFS、MapReduce）、Spark（Spark SQL、Spark Streaming）等。
2. 流处理框架：这类框架主要用于处理实时或近实时的数据流。常见的流处理框架有Apache Flink、Apache Kafka、Apache Storm等。
3. 列式存储框架：这类框架主要用于处理结构化数据，将数据存储为表格形式，便于查询和分析。常见的列式存储框架有HBase、Cassandra、Hive等。
4. 图计算框架：这类框架主要用于处理图形化数据，如社交网络、网络拓扑等。常见的图计算框架有Neo4j、GraphX、Apache TinkerPop等。
5. 分布式计算框架：这类框架主要用于处理分布式数据集，将数据分布到多个节点上进行处理。常见的分布式计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。
6. 机器学习框架：这类框架主要用于处理机器学习模型的训练和预测。常见的机器学习框架有TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
7. 云计算平台：这类框架是基于云计算平台的计算框架，提供了一系列服务和API，方便用户在云端进行数据处理和分析。常见的云计算平台有Amazon AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azure等。
8. 大数据生态系统：这类框架提供了一整套的解决方案，包括数据存储、计算、分析、可视化等各个环节，方便用户快速构建大数据应用。常见的大数据生态系统有Hadoop ecosystem、Apache Spark ecosystem等。
9. 开源项目：许多大数据计算框架都是开源项目，用户可以自由下载和使用，如Hadoop、Spark、HBase、Cassandra等。
10. 社区驱动的框架：这类框架是由社区驱动和维护的，具有活跃的社区和丰富的文档资源，如Apache HBase、Apache Cassandra等。
总之，大数据计算框架种类繁多，每个框架都有其独特的特点和适用场景。选择合适的计算框架需要根据实际需求和应用场景来考虑。
