分布式任务调度框架是用于在分布式系统中管理和调度任务的工具或框架。它们提供了一种机制，可以将任务分配给多个计算节点来执行，并提供了任务调度、监控和故障处理等功能。
下面土嘎嘎小编分享一些常见的分布式任务调度框架：
1. Apache Mesos：Mesos是一个开源的分布式系统内核，支持资源管理和作业调度。它提供了一个灵活的框架，可以用于构建不同类型的任务调度器，并支持多种编程语言。
2. Apache Hadoop YARN：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统的一部分，用于资源管理和作业调度。它允许在集群上运行各种类型的应用程序，并提供了高可用性、容错性和动态资源分配等特性。
3. Apache Spark：Spark是一个快速的通用型分布式计算系统，具有内置的任务调度和资源管理功能。它可以用于批处理、流处理和机器学习等不同类型的任务。
4. Kubernetes CronJobs：Kubernetes是一个用于容器编排和管理的开源平台，它提供了CronJobs功能来调度和运行定时任务。Kubernetes CronJobs基于Cron表达式定义任务的执行时间，并可与容器化应用程序无缝集成。
5. Airflow：Apache Airflow是一个用于编排、调度和监控工作流的开源平台。它提供了强大的任务调度和依赖管理功能，并支持以代码方式定义和管理任务。
这些框架都具有不同的特性和适用场景，选择合适的分布式任务调度框架取决于你的需求和环境。对于特定的使用案例，还可能存在其他专门的分布式任务调度框架可供选择。