分布式计算框架是一类用于处理大规模数据和复杂计算任务的软件架构。这些框架通常由多个计算机节点组成，它们通过网络连接在一起，共同完成计算任务。分布式计算框架的主要目标是提高计算效率、降低资源消耗和扩展计算能力。
在分布式计算框架中，有许多不同的类型，包括MapReduce、Spark、Hadoop等。这些框架都有各自的特点和适用场景，但它们都遵循一些共同的原则。
首先，分布式计算框架需要能够有效地管理和调度计算任务。这通常通过使用分布式文件系统（如HDFS）来实现，它可以将数据存储在多个节点上，并允许用户在这些节点之间共享数据。此外，分布式计算框架还需要支持并行计算，以便在多个节点上同时执行计算任务。
其次，分布式计算框架需要能够处理大规模数据。这通常需要使用一种高效的数据存储和检索技术，例如Hadoop的HDFS或Apache Spark的RDD。此外，分布式计算框架还需要支持数据的分布式处理，以便在多个节点上同时执行计算任务。
最后，分布式计算框架需要能够提供容错性和可靠性。这通常通过使用分布式一致性协议（如Paxos）来实现，以确保所有节点之间的数据一致性。此外，分布式计算框架还需要提供故障恢复机制，以便在发生故障时能够快速恢复服务。
BS（Block Storage）是一种分布式存储技术，它允许将数据存储在多个节点上，并允许用户在这些节点之间共享数据。BS的主要优点是可以提供高吞吐量和低延迟的存储服务，以及灵活的数据访问方式。然而，BS并不是一个分布式计算框架，因为它主要用于存储数据，而不是执行计算任务。
总的来说，BS不属于分布式计算框架的范畴。虽然BS可以与分布式计算框架结合使用，以实现更高效的数据处理和存储，但它本身并不属于分布式计算框架。
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