分布式计算框架是指将一个计算任务拆分为多个子任务，分布在不同的计算节点上同时进行计算，并最终将其结果合并的一种计算模式。它的出现极大地提高了计算效率和并行化能力，被广泛应用于大数据处理、机器学习、人工智能等领域。

常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark、Flink等。Hadoop是Apache基金会开源的分布式计算项目，它提供了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。HDFS将大文件切分为多个小块，并分散在多个计算节点上进行存储，实现了数据的分布式存储。而MapReduce模型则是将计算任务分成Map和Reduce两个阶段，Map阶段将数据切分为独立的部分并分配给不同的计算节点进行处理，Reduce阶段将Map阶段的结果进行合并。

Spark是另一个流行的分布式计算框架，它提供了一个内存计算模型和数据抽象层，可以在内存中高效地进行数据处理。与Hadoop相比，Spark具有更快的计算速度和更丰富的功能。它支持基于内存的数据访问，提供了高级的数据处理接口如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，使得分布式计算更加方便和灵活。

而Flink是一种近年来兴起的流式计算框架，它具有低延迟、高吞吐量、容错性强等特点。Flink支持各种类型的数据处理，包括批处理、流处理和迭代处理，并且可以在一张表中同时处理这些数据。Flink的核心是弹性分布式流处理引擎，可以在各种环境中快速部署和扩展。

分布式计算的核心技术主要包括数据划分和分布、任务调度和负载均衡、数据通信和同步等方面。数据划分和分布是指将计算任务的数据划分为多个小块并将其分散到不同的计算节点进行存储。任务调度和负载均衡是指根据计算节点的负载情况，合理地将任务分配给不同的节点，并保证各个节点之间的负载均衡。数据通信和同步是指各个计算节点之间的数据交互和结果合并，确保计算的正确性和一致性。

为了实现高效的分布式计算，还需要解决数据一致性和容错性等问题。数据一致性是指在多个计算节点之间保持数据的一致性，通过一致性协议如Paxos和Raft等来实现。容错性是指系统在面对计算节点故障时的恢复能力，通过备份机制和容错算法如Checkpoints和故障恢复等来实现。

总的来说，分布式计算框架通过将计算任务拆分为多个子任务，并在多个计算节点上进行并行计算，极大地提高了计算效率和并行化能力。常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark和Flink，并且分布式计算的核心技术包括数据划分和分布、任务调度和负载均衡、数据通信和同步等方面。同时，为了保证分布式计算的正确性和可靠性，还需要解决数据一致性和容错性等问题。

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