我认为不可能全面回答这个问题，至少有以下原因：

• 大数据框架有不同的目标，针对不同的知识领域，所以比较根本没有多大意义；
• 大多数大数据框架（以及其他编程框架，就此而言）都有多个接口，并且这些接口集通常有很大不同（交叉点很小），因此存在比较苹果和橘子的风险；
• 尝试以简单性作为标准来比较任何事物（在这种情况下是界面），涉及大量的主观性——一个人认为非常简单，另一个人可能会觉得很复杂；
• 大数据框架的种类和数量令人难以置信（例如，参见https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata）；这同样适用于机器学习框架的相关主题（例如，参见https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning）；
• 从以上几点推论：全面比较（考虑所有上述问题）在数量和努力上将远远超出本网站上单一答案的范围- 它更像是一篇长篇研究论文，一本书的章节甚至一本书。