大数据任务调度框架是用于管理和调度大数据处理任务的工具，它可以帮助实现大规模数据处理、分析和处理流程的自动化。以下是几个常用的大数据任务调度框架：
1. Apache Oozie
Apache Oozie是一个用于大规模数据处理任务调度的开源工作流协调器和调度器。它可以处理Hadoop MapReduce、Pig、Hive、Sqoop等各种作业，并支持工作流的编排和调度。Oozie通过XML定义工作流，可以在工作流中定义一系列动作（action），并指定它们的顺序和依赖关系。它可以帮助用户构建复杂的数据处理工作流程，实现任务的自动化调度和执行。
2. Apache Airflow
Apache Airflow是一个由Airbnb开发并于2018年捐赠给Apache软件基金会的开源工具，用于编排、调度和监控数据处理工作流。它使用Python编写，并提供了丰富的操作符、连接器和扩展点，支持构建复杂的工作流任务。Airflow的核心概念是DAGs（Directed Acyclic Graphs），用户可以使用Python代码定义DAGs，指定任务之间的依赖关系和调度策略。
3. Apache Hadoop YARN
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理系统，它支持多种数据处理框架（如MapReduce、Spark等）共享集群资源。YARN通过资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）的组合，实现了对集群资源的动态分配和调度。用户可以通过YARN提交作业，并利用其资源管理功能实现作业的调度和执行。
4. Apache Mesos
Apache Mesos是一个开源的分布式系统内核，可以提供资源管理和调度功能，支持运行各种分布式应用。Mesos可以将整个数据中心的资源视为一个大的资源池，为不同应用提供统一的资源管理和调度。Mesos支持Docker容器等多种任务执行方式，可以灵活地扩展和管理大规模数据处理任务。
5. Netflix Genie
Netflix Genie是Netflix开源的一个大数据作业调度系统，它为Hadoop、Hive、Pig、MapReduce等作业提供了统一的接口和元数据管理。Genie支持作业提交、依赖管理、资源调度和作业监控等功能，可以帮助用户管理和执行复杂的大数据作业。
以上是几个常用的大数据任务调度框架，每个框架都有其独特的特点和适用场景。在选择合适的框架时，需要根据实际情况考虑数据处理的规模、类型、执行环境和团队技术栈等因素，以及框架的性能、可扩展性和易用性等方面进行评估。