大数据分析框架是处理和分析大规模数据集的工具，它们在数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面提供了高效的支持。以下是一些主流的大数据分析框架：
1. Hadoop：
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Hadoop MapReduce：它是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
Hadoop YARN：是Hadoop的新资源管理器，用于管理计算资源。
Hadoop HDFS：是Hadoop分布式文件系统，用于存储大数据。
2. Spark：
Spark Core：是Spark的核心，提供了内存计算和分布式计算能力。
Spark SQL：用于处理结构化数据。
Spark Streaming：用于实时数据流处理。
MLlib：是Spark的机器学习库。
GraphX：是Spark的图处理框架。
3. Flink：
是一个流处理框架，同时支持批处理和流处理。
提供了事件驱动架构，适合于实时数据处理。
4. Storm：
是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模的实时数据流。
5. Kafka：
是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。
6. Hive：
是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于数据分析和查询。
7. Impala：
是一个开源的大数据SQL查询引擎，用于Hadoop上的快速数据查询。
8. Elasticsearch：
是一个基于Lucene的搜索引擎，用于构建搜索应用程序。
9. Pig：
是一个高层次的脚本语言，用于在Hadoop上处理大规模数据集。
10. Zeppelin：
是一个基于Web的大数据交互式多语言笔记本，支持Spark、Flink、Hive等多种大数据处理框架。
这些框架各有特点和优势，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，根据具体的数据规模、处理需求、系统架构等因素选择合适的框架是非常重要的。
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