⒈大数据计算框架有哪些？

大数据计算框架包括：批量计算框架；直接计算框架；图计算框架；包括分布式数据库计算框架和深度学习计算框架。

1.批处理计算框架

适合离线处理和分析大规模数据。 典型的批量计算框架包括ApacheHadoopMapReduce、包括ApacheSpark等。

2.流式计算框架

适合连续数据流的实时处理。 流式计算框架可以根据需要实时接收数据并处理结果。 典型的流计算框架有ApacheFlink；阿帕奇风暴阿帕奇萨姆扎等

3.图形计算框架

适合处理大型图结构数据，进行复杂的图形算法计算。 标准图形计算框架包括ApacheGiraph；图X,包括预凝胶等。

4.分布式数据库计算框架

适合分布式数据库系统；大型结构；用于存储和处理半结构化和非结构化数据。 常见的分布式数据库计算框架有ApacheHBase；卡桑德拉，包括MongoDB等。

5.一个深度学习计算框架，用于实现和训练深度神经网络模型。 它提供高效的计算和优化算法，支持大规模并行计算和分布式训练。 典型的深度学习计算框架包括TensorFlow；火炬，包括咖啡等。

⒉大数据分析的框架有哪些,各自有什么特点1、Hadoop：Hadoop框架基于MapReduce分布式计算，并发展了HDFS（分布式文件系统）和HBase（数据存储系统），以满足大数据处理的需求。 其开源特性使其成为分布式计算领域的国际标准，并被雅虎、Facebook、亚马逊、百度和中国阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。
2.Spark：Spark基于Hadoop进行了架构优化。 与Hadoop主要使用硬盘存储数据不同，Spark更喜欢使用内存来存储数据，这使得Spark在处理大数据时的交付速度比Hadoop快100倍。 但由于断电后内存中的数据会丢失，Spark不适合处理需要长期存储的数据。
3.Storm：Storm是Twitter开发的分布式计算系统。 它在Hadoop的基础上增加了实时数据处理能力，可以实时处理大数据流。 与Hadoop和Spark不同，Storm不收集和存储数据。 相反，它直接通过网络实时接收和处理数据并提供实时结果。
4.Samza：Samza是LinkedIn的开源分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于Twitter的Storm系统。 但与Storm不同的是，Samza基于Hadoop并集成了LinkedIn的Kafka分布式消息系统。 Samza非常适合处理实时流数据的业务场景，例如数据监控、日志服务、实时服务等。 它可以提供高速的消息处理和良好的容错能力。