大数据计算平台主要包括Hadoop、Spark、Flink等开源框架，以及AWS、Azure等云计算服务，它们通过分布式存储和并行计算高效处理海量数据，支撑企业数字化转型。

1. Hadoop
   作为最经典的分布式计算框架，核心由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）组成，适合离线批处理。其生态系统扩展性强，包含HBase（列式数据库）、Hive（数据仓库）等组件，但实时性较弱。

2. Spark
   以内存计算为核心，显著提升处理速度，支持批处理、流计算（Spark Streaming）和机器学习（MLlib）。相比Hadoop，Spark的API更丰富，适合迭代式分析和实时场景，但对硬件资源要求较高。

3. Flink
   专注于流式计算，支持低延迟和高吞吐的实时数据处理，同时兼容批处理模式。其精确一次（exactly-once）的状态一致性保障，使其在金融监控、物联网等领域表现突出。

4. 云计算平台
   AWS（如EMR、Redshift）、Azure（如HDInsight、Synapse Analytics）等提供托管式大数据服务，集成存储、计算和AI工具，降低运维成本，适合快速部署和弹性扩展。

选择平台需结合业务需求：离线分析优先Hadoop，实时场景考虑Spark/Flink，云服务则适合资源有限的企业。