分布式开发框架是一种用于构建分布式系统的工具，它们提供了一些基本的构建块和抽象层，使得开发人员可以更容易地构建和管理分布式系统。以下是几种常见的分布式开发框架。
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop是一个开源的分布式系统框架，它可以处理大规模数据集并存储在分布式文件系统中。Hadoop主要由两个部分组成：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS是一个可扩展的分布式文件系统，可以在集群中存储大量数据。MapReduce是一个用于分布式计算的编程模型，它可以将大规模数据集分成多个小块，并在集群中进行并行处理。
2. Apache Spark
Apache Spark是一个快速的、分布式的计算引擎，它提供了一种基于内存的处理方式，可以比Hadoop更快地处理大规模数据集。Spark提供了一系列的API，包括Scala、Java和Python，可以用于数据处理、机器学习和图形处理等任务。Spark还支持分布式SQL查询和流处理等功能。
3. Apache Storm
Apache Storm是一个实时的、分布式的计算系统，可以处理大量的实时数据流。Storm提供了一个可扩展的、容错的架构，可以在多个节点上进行并行计算。Storm还可以与其他系统集成，如Hadoop、Kafka和Cassandra等。
4. Apache Flink
Apache Flink是一个快速的、分布式的流处理框架，可以在实时和批处理之间无缝切换。Flink提供了一个高效的、可扩展的数据流引擎，可以处理大量的数据流。Flink还支持多种数据源和数据格式，包括CSV、JSON和Avro等。
5. Apache ZooKeeper
Apache ZooKeeper是一个分布式的、高可用的协调服务，可以用于构建分布式系统。ZooKeeper提供了一个共享的、安全的命名空间，可以用于存储和管理配置信息、元数据和状态信息等。ZooKeeper还提供了一些基本的原语，如锁、信号量和队列等，可用于实现分布式应用程序中的同步和协调。
以上是一些常见的分布式开发框架，它们都提供了一些基本的构建块和抽象层，使得开发人员可以更容易地构建和管理分布式系统。每个框架都有其独特的优点和适用场景，开发人员可以根据自己的需求选择适合自己的框架。