数据处理框架是一种用于处理大规模数据的软件工具，它能够处理数据的采集、存储、处理和分析等多个方面。数据处理框架的目的是为了帮助企业和组织更好地管理和利用自己的数据资源，以支持决策制定和业务发展。

常见的数据处理框架包括Hadoop、Spark、Flink等。这些框架都支持分布式计算，可以自动处理大规模的数据集，同时提供了一系列高级的数据处理工具，例如分布式文件系统、分布式计算引擎、流式数据处理等。

数据处理框架的应用范围非常广泛，例如：

1. 数据分析：企业可以使用数据处理框架来分析和挖掘大量数据，从而发现隐藏在数据中的规律和趋势。
2. 日志处理：数据处理框架可以用于处理服务器和应用程序产生的大量日志数据，从而实现故障排查和性能优化等目的。
3. 机器学习：数据处理框架可以用于支持机器学习算法的训练和推断，帮助企业建立更加精准的预测模型。

总之，数据处理框架是现代企业必不可少的工具，它能够帮助企业更好地管理和利用自己的数据资源，以实现更高效的业务决策和创新。