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，主要用于处理大规模数据。它的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据集。MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。通过使用Hadoop，开发者可以方便地处理大规模数据集，而无需关心数据的存储和分布问题。
2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用、内存中的数据流计算引擎。它的主要组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等。Spark Core是Spark的主节点，负责管理整个集群的资源。Spark SQL是一个SQL查询引擎，用于在内存中执行SQL查询。Spark Streaming是一个流数据处理引擎，用于实时处理和分析数据流。
3. Apache Flink：Flink是一个基于事件驱动的流处理框架，适用于批处理和流处理。它的优点是速度快、易于扩展、支持多种数据源和输出。Flink的主要组件包括Flink ExecutionEnvironment、StreamExecutionEnvironment、DataStream等。
4. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列引擎，用于处理大规模数据流。它的优点是速度快、可扩展性强、易于集成。Storm的主要组件包括Storm拓扑、Spout、Bolt等。
5. Apache Mesos：Mesos是一个高性能、高可用的调度框架，用于管理和调度容器化应用程序。它的主要组件包括ResourceManager、NodeManager、Executor等。
6. Apache Impala：Impala是一个快速、灵活的大数据查询引擎，适用于Hadoop和Spark。它的主要组件包括Impala Shell、Impala Connector等。
7. AWS EC2：EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）是亚马逊提供的云服务平台，提供可扩展的虚拟私有云（VPC）和无限制的计算资源。EC2的主要组件包括EC2 Instance、EC2 Spot Offerings等。
8. Google Kubernetes Engine (GKE)：GKE（Google Kubernetes Engine）是谷歌提供的容器编排平台，用于部署和管理容器化应用程序。GKE的主要组件包括Master节点、Worker节点、Pod等。
9. Microsoft Azure：Azure（Microsoft Azure）是微软提供的云服务平台，提供可扩展的虚拟私有云（VPC）和无限制的计算资源。Azure的主要组件包括Azure VM、Azure Functions等。
10. IBM Bluemix：Bluemix（IBM Bluemix）是IBM提供的云服务平台，提供可扩展的虚拟私有云（VPC）和无限制的计算资源。Bluemix的主要组件包括IBM Container Registry、IBM Data Studio等。
