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1. Spark Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它支持内存计算，并且可以进行批量处理和实时处理。Spark具有高性能、易于使用、支持多种编程语言等特点，在机器学习、图形计算等领域中也有广泛应用。

2. Storm Storm是一个分布式实时计算系统，它可以对海量数据进行处理和分析。Storm具有高可靠性、容错性以及支持动态调整拓扑结构等特点，在在线实时处理方面表现出色。

3. Kafka Kafka是一个分布式流平台，它可以高效地收集、存储和处理实时数据流。Kafka具有高吞吐量、低延迟以及可扩展性等特点，在大规模数据传输和消息系统中表现出色。

4. Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它主要包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算）两部分。Hadoop可以处理大规模的结构化和非结构化数据，并且支持并行化运算以及容错性等特点。

综上所述，这四个框架各具特色，在不同的场景下可以选择不同的技术框架进行数据处理。Spark适用于批量和实时计算；Storm适用于在线实时处理；Kafka适用于大规模数据流传输和消息系统；Hadoop适用于分布式计算和存储。