小明：最近我在研究大学融合门户的设计，感觉它和大数据框架有很强的关联性。

小李：没错，融合门户的核心是整合多个系统的信息，而大数据框架则提供了处理这些数据的能力。

小明：那你是怎么理解“框架”在其中的作用呢？

小李：框架就像是一个基础结构，帮助我们快速搭建系统。比如使用Hadoop或Spark这样的框架，可以高效处理海量数据。

小明：那我们可以举个例子吗？比如如何用代码实现一个简单的数据整合模块？

小李：当然可以。下面是一个Python示例，使用Pandas来合并来自不同系统的数据：

    import pandas as pd
    
    # 模拟两个数据源
    df1 = pd.DataFrame({'student_id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
    df2 = pd.DataFrame({'student_id': [1, 2, 4], 'grade': ['A', 'B', 'C']})
    
    # 合并数据
    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='student_id', how='outer')
    print(merged_df)
    

小明：这个例子很直观！那在实际应用中，我们还需要考虑哪些问题？

小李：比如数据安全、实时处理、分布式存储等。这时候就可以引入Kafka、Flink或者Hive这样的工具。

小明：明白了，融合门户不仅是界面的统一，更是数据和计算能力的整合。

小李：对，这正是大数据框架所擅长的地方。