大数据计算框架有很多，主要有批处理框架Hadoop，流处理框架Storm，以及混合处理型框架Flink和Spark。如果想具体了解大数据计算框架有哪些，那不妨接着往下看吧!
大数据有哪些计算框架
1、Hadoop框架。提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。
Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处理框架，他提出的Map和Reduce的计算模式简洁而优雅。
迄今为止，Hadoop已经成为了一个广阔的生态圈，实现了大量算法和组件。
由于Hadoop的计算任务需要在集群的多个节点上多次读写，因此在速度上会稍显劣势，但是其吞吐量也同样是其他框架所不能匹敌的。
2、Storm框架。与Hadoop的批处理模式不同，Storm采用的是流计算框架，由Twitter开源并且托管在GitHub上。与Hadoop类似的是，Storm也提出了两个计算角色，分别为Spout和Bolt。
如果说Hadoop是水桶，只能一桶一桶的去井里扛，那么Storm就是水龙头，只要打开就可以源源不断的出水。
Storm支持的语言也比较多，Java、Ruby、Python等语言都能很好的支持。由于Storm是流计算框架，因此使用的是内存，延迟上有极大的优势，但是Storm不会持久化数据。
3、Samza框架。Smaza也是一种流计算框架，但他目前只支持JVM语言，灵活度上略显不足，并且Samza必须和Kafka共同使用。但是响应的，其也继承了Kafka的低延时、分区、避免回压等优势。
对于已经有Hadoop+Kafka工作环境的团队来说，Samza是一个不错的选择，并且Samza在多个团队使用的时候能体现良好的性能。
4、Spark框架。Spark属于前两种框架形式的集合体，是一种混合式的计算框架。它既有自带的实时流处理工具，也可以和Hadoop集成，代替其中的MapReduce，甚至Spark还可以单独拿出来部署集群，但是还得借助HDFS等分布式存储系统。
Spark的强大之处在于其运算速度，与Storm类似，Spark也是基于内存的，并且在内存满负载的时候，硬盘也能运算，运算结果表示，Spark的速度大约为Hadoop的一百倍，并且其成本可能比Hadoop更低。
但是Spark目前还没有像Hadoop哪有拥有上万级别的集群，因此现阶段的Spark和Hadoop搭配起来使用更加合适。
5、Flink框架。Flink也是一种混合式的计算框架，但是在设计初始，Fink的侧重点在于处理流式数据，这与Spark的设计初衷恰恰相反，而在市场需求的驱使下，两者都在朝着更多的兼容性发展。
Flink目前不是很成熟，更多情况下Flink还是起到一个借鉴的作用。
大数据的挖掘方法有哪些
1、Analytic Visualizations(可视化分析)。无论是日志数据分析老师还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。
2、Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)。如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities(预测分析能力)。数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。
4、semantic engine(语义引擎)。由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management(数据质量和主数据管理)。数据质量和数据管理是一些管理方面的较佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。
大数据的使用方法，可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势：
大数据的使用方法
1、将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据，收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。
2、不要总是用假设去了解你的用户，并且知道他们需要什么。拥抱用户，并且切实的了解用户行为，要比去假设要好的多。保持客观，从实际数据中获得见解。
3、尽可能的收集数据，从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息，从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。
4、对比数据的体积，我们该更看重数量。收集好数据之后，专注于重要的数据来做分析方案。
5、迅速。用户需求优先级总是在变化的，技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果，对于随时都在改变的需求，你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。
6、实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解，从而在情况发生后可以实时的做出调整，从而保证较佳的用户体验及经营结果。
7、分析不应该给产品系统带来风险，也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据，避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。
8、利用好你数据的每一个字节，聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解，可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。
9、着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据，不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据，将不同储存形式之间的数据关联起来，确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早，获得的见解就越完整、准确、及时和有效。
