大数据的并行计算框架包括

大数据并行编程模型指的是一种分布式计算的编程模型，旨在解决大规模数据处理和分析的性能瓶颈问题。它可以将数据分配到多个计算节点上并进行并行计算，从而提高计算效率和可扩展性。常见的大数据并行编程模型有如下几种：

1. MapReduce模型：MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，由Google公司提出，是大数据处理的基本框架，并且被广泛应用。这个模型将数据分为多个块，然后在集群中的各个节点上进行并行处理，最后再进行聚合输出。MapReduce模型主要包含Map和Reduce两个阶段，Map阶段对数据进行处理和分析，Reduce阶段对Map阶段处理的结果进行汇总和输出。MapReduce的并行化思想得以很好地实现了。

2. Spark模型：Spark也是分布式计算框架，可以支持大规模数据处理、即时计算和交互式查询。Spark模型和MapReduce模型类似，也是将数据分块并在集群中的各个节点上进行并行处理，但Spark模型在内存计算方面优势明显，可大量减少IO时间，因此速度更快。

3. Storm模型：Storm模型是一种流式计算的编程模型，适用于实时计算并流式处理数据。相对于MapReduce和Spark模型，Storm模型更注重应用实时性，可以实时处理数据流并快速做出响应。

这些大数据并行编程模型都有各自的特点和优势，能够满足大规模数据处理和分析的需要。但无论采用哪种模型，都需要依赖于分布式存储系统，如分布式文件系统HDFS等，并且需要合理设计数据分割策略和任务调度方式，以最大程度地发挥并行化处理的效果。