主流分布式计算平台主要包括以下几种：
1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许大规模数据的处理和分析。Hadoop由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个核心组件组成，前者负责存储和管理数据，后者负责将数据处理任务分解为小任务并并行执行。Hadoop广泛应用于大数据处理、机器学习、科学计算等领域。
2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，它提供了一种类似于MapReduce的编程模型，但具有更高的效率和更好的内存管理。Spark适用于实时数据分析、机器学习、流处理等多种场景。
3. Apache Flink：Flink是一个开源的流处理框架，它基于事件驱动的编程模型，可以实时处理大规模的数据流。Flink适用于实时数据分析、流式计算、日志分析等场景。
4. Apache Storm：Storm是一个开源的分布式流处理框架，它支持高吞吐量的数据处理。Storm适用于实时数据分析、流式计算、消息队列等场景。
5. Apache Mesos：Mesos是一个开源的资源管理系统，它提供了一种灵活的资源调度和分配机制，可以支持多种计算框架。Mesos适用于云计算、容器化应用、微服务架构等场景。
6. Apache Spark Streaming：Spark Streaming是一个用于处理实时数据流的库，它基于Spark的RDD操作，可以对数据进行聚合、过滤、窗口操作等操作。Spark Streaming适用于实时数据分析、流式计算、消息队列等场景。
7. Apache Kafka：Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，它提供了高吞吐量、低延迟的消息传输机制。Kafka适用于消息队列、实时通信、日志收集等场景。
8. Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式数据库系统，它可以在多个节点上存储大量结构化的数据。Cassandra适用于需要高可用性和可扩展性的应用场景，如在线购物、社交网络等。
9. Apache Drill：Drill是一个开源的分布式查询引擎，它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以对数据进行复杂的分析和查询。Drill适用于数据仓库、报表生成、数据分析等场景。
10. Apache Impala：Impala是一个开源的数据仓库工具，它可以在Hadoop平台上运行，提供类似于SQL的查询功能。Impala适用于数据仓库、报表生成、数据分析等场景。
这些主流分布式计算平台各有特点，可以根据具体需求选择合适的平台进行开发和应用。
