大数据处理框架有：
Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了内存计算的能力，可以处理大规模数据的实时计算和分析任务。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark在处理大数据时具有更高的效率和速度。
Storm是一个分布式实时计算系统，适用于处理大数据流的应用场景。它可以实时地对数据进行处理和分析，并且具有良好的可扩展性和容错性。
Flink是一个开源的大数据处理框架，它支持批处理和流处理的混合负载。Flink提供了数据并行处理和状态管理等功能，适用于各种大数据处理场景。
除了上述框架外，还有其他一些大数据处理框架，如Kafka、HBase等。这些框架各有特点，适用于不同的大数据处理需求。在实际应用中，可以根据具体场景选择合适的框架来处理大数据。