大数据主流的计算框架是什么样的

大数据主流的计算框架主要包括以下几种：

1. Hadoop生态系统：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集。它由HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）等组件组成。Hadoop适用于大规模数据的存储和处理，广泛应用于数据仓库、大数据分析和机器学习等领域。

2. Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，基于内存计算，具有高吞吐量和低延迟的特点。Spark适用于实时数据处理、流式数据处理和批量数据处理。Spark的主要组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等。

3. Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理和流式数据处理。Flink具有高性能、低延迟和可扩展性的特点，适用于金融、物联网、互联网等行业。Flink的主要组件包括Flink ExecutionEnvironment、Flink BatchProcessing、Flink Streaming等。

4. Storm：Storm是一个开源的分布式事件处理系统，适用于实时数据处理和流式数据处理。Storm具有容错性、可扩展性和高吞吐量的特点，适用于实时监控、实时推荐、实时广告等场景。Storm的主要组件包括Storm Worker、Storm Spout、Storm Bolt等。

5. Apache Kafka：Kafka是一个分布式消息队列平台，适用于大规模数据的实时处理和流式处理。Kafka具有高吞吐量、低延迟和高可用性的特点，适用于日志收集、消息通知、实时分析等场景。Kafka的主要组件包括Producer、Consumer、Broker等。

6. Apache Fuse：Fuse是一个开源的数据融合框架，适用于大规模数据集的整合和分析。Fuse具有高性能、低延迟和可扩展性的特点，适用于数据挖掘、数据挖掘、数据融合等场景。Fuse的主要组件包括FuseCore、FuseMerger、FuseLoader等。

7. Apache NiFi：NiFi是一个开源的数据管道框架，适用于大规模数据的传输和处理。NiFi具有高性能、低延迟和可扩展性的特点，适用于数据清洗、数据转换、数据集成等场景。NiFi的主要组件包括NiFi Engine、NiFi Gateway、NiFi Connector等。

8. Apache Beam：Beam是一个开源的数据流水线框架，适用于大规模数据的批处理和流处理。Beam具有高性能、低延迟和可扩展性的特点，适用于数据预处理、数据转换、数据聚合等场景。Beam的主要组件包括Pipeline、Transformation、Validation等。

9. Apache Drill：Drill是一个开源的数据查询语言，适用于大规模数据集的查询和分析。Drill具有高性能、低延迟和可扩展性的特点，适用于数据挖掘、数据分析、数据探索等场景。Drill的主要组件包括Drill Server、Drill Client等。

10. Apache Hive：Hive是一个开源的数据仓库工具，适用于大规模数据集的查询和分析。Hive具有高性能、低延迟和可扩展性的特点，适用于数据仓库、数据挖掘、数据分析等场景。Hive的主要组件包括Hive Server、Hive Metastore、Hive Catalog等。