处理百万级日志量的框架通常需要具备高效的日志收集、解析、存储和分析能力。以下是一些常用的Java框架和工具，可以帮助处理大规模的日志数据：

Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，可用于高吞吐量的日志收集和传输。你可以使用Kafka作为日志的缓冲层，将日志发送到Kafka集群，然后进行后续的处理和存储。

Apache Spark：Spark是一个通用的分布式计算框架，提供了丰富的API和库，支持大规模数据的处理和分析。你可以使用Spark Streaming模块实时处理流式日志数据，或者使用Spark SQL模块进行批处理分析。

Apache Flink：Flink是另一个流处理框架，提供了低延迟、高吞吐量的流式计算能力。你可以使用Flink来处理实时日志数据，并且可以与其他存储系统集成，如Hadoop、Kafka等。

Elasticsearch：Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，特别适用于实时日志数据的存储和查询。你可以将日志数据索引到Elasticsearch中，然后使用Kibana等工具进行可视化和查询。

Logstash：Logstash是一个日志收集和处理工具，可以从多种来源收集日志数据，并且提供了丰富的过滤、转换和输出插件。你可以使用Logstash来收集、解析和转发日志数据。

Flume：Apache Flume是另一个日志收集工具，可用于将大量的日志数据从源端收集到目标端。Flume支持多种数据源和目的地，并且可以构建灵活的数据流拓扑。

以上框架和工具都有其独特的特点和适用场景，你可以根据项目需求和现有技术栈选择合适的工具组合来处理大规模的日志数据。