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。