简述常见的大数据框架。

常见的大数据框架包括以下几种：

1. Hadoop：Hadoop是Apache基金会下的一个分布式计算框架，包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS用于文件存储，MapReduce用于分布式计算。

2. Spark：Spark是Apache基金会下的一个开源的分布式计算框架，支持内存计算，速度比Hadoop MapReduce更快，可以用于数据处理、机器学习等。

3. Flink：Flink是Apache基金会下的一个分布式流处理框架，支持批处理和流处理，支持低延迟和高吞吐量的处理。

4. Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以处理实时数据流，支持低延迟的数据处理。

5. Cassandra：Cassandra是一个分布式的NoSQL数据库系统，支持高可用性和可扩展性，适合存储大量结构化和非结构化数据。

6. HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式列存储数据库，适合存储海量结构化数据，支持高可用性和可扩展性。

这些大数据框架都有各自的特点和适用场景，可以根据具体的业务需求选择合适的框架。