大数据开发常用的框架包括Hadoop生态体系中的HDFS、MapReduce、Hive等，以及Spark、Flink等流式计算框架。这些框架提供了强大的数据处理能力和灵活的应用模式，广泛应用于数据存储、处理和分析领域。，此外，还有其他一些流行的框架和工具，如Apache Kafka用于实时数据流的收集和管理，Apache Storm用于流式实时数据处理，以及TensorFlow和PyTorch等深度学习框架用于机器学习和数据分析。选择合适的框架取决于具体的数据处理需求和应用场景。
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大数据开发常用的框架包括Hadoop生态体系中的HDFS、MapReduce、Hive等，以及Spark、Flink等流式计算框架。这些框架提供了强大的数据处理能力和灵活的应用模式，广泛应用于数据存储、处理和分析领域。，此外，还有其他一些流行的框架和工具，如Apache Kafka用于实时数据流的收集和管理，Apache Storm用于流式实时数据处理，以及TensorFlow和PyTorch等深度学习框架用于机器学习和数据分析。选择合适的框架取决于具体的数据处理需求和应用场景。

大数据开发常用的框架包括Hadoop、Spark、Flink等。Hadoop是一种开源的大数据处理平台，适用于大规模数据的存储和处理；Spark则是一

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