大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架：
1. Hadoop
Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。
2. Spark
Apache Spark是另一个流行的大数据处理框架。相比Hadoop，Spark提供了更快速的迭代处理能力，并且支持更多的数据处理功能，如机器学习、流处理和图计算等。Spark的核心是内存计算，通过将数据存储在内存中，提高了数据处理的速度和效率。
3. Flink
Apache Flink是一个流处理和批处理的大数据处理框架。它支持高并发、高吞吐量的数据处理，并具有高度的可扩展性和容错性。Flink适用于实时数据流的处理和分析，以及大规模数据集的处理任务。它的计算模型支持事件时间和处理时间的窗口操作，使得数据处理更加灵活。
4. Storm
Apache Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。它提供了实时数据流的处理能力，可以在分布式集群环境中进行高速的数据处理。Storm适用于需要实时响应的场景，如物联网、社交网络等。它的分布式架构和可扩展性使得它能够处理大规模的数据流。
以上框架都是常见的大数据开发框架，每个框架都有其特点和适用场景。开发者可以根据具体的需求和场景选择合适的框架进行开发。例如，Hadoop适用于大规模数据的批量处理和分析，Spark适用于需要快速迭代处理的场景，Flink适用于实时数据流的处理和分析，而Storm适用于需要实时响应的场景。