大数据现在主要计算框架有那些

大数据计算框架是用于处理和分析大规模数据集的一组工具和技术。随着数据量的不断增长，对高效、可扩展和可靠的数据处理解决方案的需求也在增加。以下是一些主要的大数据计算框架：

1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集。它包括三个核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。Hadoop生态系统提供了一种分布式计算模型，允许用户在多个节点上并行处理数据。

2. Spark：Spark是一个快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据处理。它基于内存计算，可以处理PB级的数据。Spark具有高吞吐量、低延迟和高容错性的特点，使其成为处理实时数据分析的理想选择。

3. Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据分析。它支持批处理和流处理，并具有高吞吐量和低延迟的特点。Flink适用于需要快速响应和实时决策的场景，如金融、物联网和物联网等。

4. Storm：Storm是一个基于Apache Storm的分布式流处理框架。它适用于实时数据处理和分析，特别是在需要处理大量数据流的场景中。Storm具有高吞吐量和低延迟的特点，使其成为处理实时数据分析的理想选择。

5. Presto：Presto是一个基于Apache Hive的分布式SQL查询引擎。它适用于大规模数据仓库和数据湖的分析，并提供高性能的查询性能。Presto支持多种数据源和类型，并具有高度可扩展性。

6. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的流数据处理平台，适用于各种规模的企业。它支持多种协议和数据格式，并具有高度可扩展性和灵活性。NiFi可以与其他大数据框架集成，以实现更复杂的数据处理流程。

7. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，适用于大规模数据的流处理。它支持高吞吐量和低延迟的消息传递，并具有容错性和可扩展性。Kafka可以与各种大数据框架集成，以实现更复杂的数据处理流程。

8. Apache Drill：Apache Drill是一个分布式数据探索和分析平台，适用于大规模数据集的分析和挖掘。它支持多种数据源和类型，并具有高度可扩展性和灵活性。Drill可以与其他大数据框架集成，以实现更复杂的数据处理流程。

9. Apache Beam：Apache Beam是一个灵活的编程模型，用于构建批处理和流处理应用程序。它支持多种编程语言和框架，并具有高度可扩展性和灵活性。Beam可以与其他大数据框架集成，以实现更复杂的数据处理流程。

10. Apache Spark Streaming：Apache Spark Streaming是一个基于Spark的实时数据处理框架，适用于实时数据分析和流处理。它支持多种数据源和类型，并具有高度可扩展性和灵活性。Spark Streaming可以与其他大数据框架集成，以实现更复杂的数据处理流程。

这些大数据计算框架各有特点和优势，可以根据具体需求和场景选择合适的框架进行使用。随着技术的不断发展，新的计算框架也在不断涌现，以满足不断变化的数据需求。