大数据分布式计算的主流

大数据分布式计算的主流包括以下几种：

1. Hadoop： Apache Hadoop是最受欢迎的分布式计算框架之一，它可以存储和处理大规模数据集。它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

2. Spark： Apache Spark是一个快速的大数据处理引擎，它可以在内存中进行数据计算。它支持多种计算模型，包括Batch Processing，Stream Processing，Interactive Processing和Graph Processing。

3. Flink： Apache Flink是一个快速、可扩展和容错的大数据处理引擎。它支持流处理和批处理，并且提供了广泛的API和库。

4. Storm： Apache Storm是一个实时分布式计算系统，它可以处理海量数据流。它支持可靠的消息传递和复杂的流处理逻辑。

5. Samza： Apache Samza是一个实时流处理框架，它可以在Apache Kafka上运行。它提供了一种简单的方式来处理流式数据，并且具有良好的扩展性和可靠性。

这些框架都有不同的特点和优势，选择哪种框架取决于具体的应用场景和需求。