邊緣計算確實沒有直接對應於Hadoop這樣的單一軟體框架，因為邊緣計算更多的是一個概念或技術架構，它涵蓋了在網路的邊緣（即裝置或資料來源附近）進行資料處理和計算的能力。然而，這並不意味著邊緣計算沒有相應的軟體支援或解決方案。
在邊緣計算環境中，通常會使用各種軟體、工具和框架來支援資料處理、儲存、通訊和智慧決策等功能。這些軟體可能包括嵌入式系統、實時作業系統（RTOS）、流處理引擎、機器學習庫、資料庫和快取系統等。
以下是一些與邊緣計算相關的軟體和技術：
- 嵌入式系統和RTOS：嵌入式系統通常用於控制和管理邊緣裝置，而RTOS則提供了實時響應和高可靠性的作業系統環境。這些系統通常執行在裝置的本地硬體上，用於處理裝置產生的資料並與其他裝置或雲服務進行通訊。
- 流處理引擎：流處理引擎（如Apache Flink、Apache Storm等）用於處理實時資料流。它們可以在邊緣裝置上執行，以實時分析和處理從裝置生成的資料流，並將結果傳送到中心化的儲存系統或雲服務進行進一步分析。
- 機器學習庫：機器學習庫（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等）使得在邊緣裝置上執行機器學習模型成為可能。這些庫通常被最佳化以在資源受限的環境中高效執行，並提供了訓練和推理功能，用於實現智慧決策和自動化操作。
- 資料庫和快取系統：在邊緣計算環境中，資料庫和快取系統用於儲存和管理裝置產生的資料。這些系統可能包括輕量級的鍵值儲存、文件資料庫或圖形資料庫，以及用於快取資料的記憶體資料庫。它們可以執行在邊緣裝置上，以提供快速的資料訪問和查詢功能。
此外，一些廠商和開源社群也提供了專門的邊緣計算平臺和解決方案，如Azure IoT Edge、Amazon Greengrass、K3s（輕量級的Kubernetes發行版）等。這些平臺和解決方案提供了一組整合的軟體和服務，用於在邊緣裝置上部署、管理和執行應用程式，並與其他裝置和雲服務進行互動。
總之，雖然邊緣計算沒有直接對應於Hadoop這樣的單一軟體框架，但它可以利用各種軟體、工具和框架來支援資料處理、儲存、通訊和智慧決策等功能。這些軟體和技術可以根據具體的應用場景和需求進行選擇和組合，以實現高效、可靠和實時的邊緣計算解決方案。