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如果你想搭建一个基于 Python 的大数据框架，有几个常见的选择：
1. Apache Hadoop：Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，可以用来处理大规模数据集。你可以使用 Python 的 Hadoop 包（例如 hadoop-python）来编写 Hadoop 作业。
2. Apache Spark：Spark 是一个快速的、通用的大数据处理引擎，支持 Python 编程。你可以使用 PySpark 来编写 Spark 应用程序，通过 Spark 的 API 对大量数据进行分布式处理。
3. Apache Kafka：Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，可以用于实时流数据处理。你可以使用 Python 的 Kafka 包（如 kafka-python）来与 Kafka 进行交互。
4. Dask：Dask 是一个灵活的并行计算库，可以用于 Python 中的大数据框架搭建。Dask 可以扩展到整个集群，并支持常见的数据处理操作。
5. Apache Cassandra：Cassandra 是一个分布式的 NoSQL 数据库，适用于大规模数据处理。你可以使用 Python 的 Cassandra 驱动程序（如 cassandra-driver）来与 Cassandra 进行交互。
以上是一些常见的 Python 大数据框架和工具，你可以根据你的需求和项目选择适合的框架来搭建你的大数据系统。
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