一、传统大数据架构是什么架构？

哎呀， 这个传统大数据架构啊，就像是我们在学校里用的那个大桌子，kan起来挺大，Ke以放hen多东西，不过用起来有点麻烦，得先清理再放东西。

二、 Lambda架构

Lambda架构就像是把传统的大桌子拆成了两半，一半放历史数据，一半放实时数据。这样用起来方便多了不过拆起来可不容易呢，得花hen多时间和精力。

三、 Kappa架构

Kappa架构呢，就像是把Lambda架构的两半又合在一起，但是这次是把实时和离线部分合并了就像把两个分开的玩具拼在一起一样，kan起来简单，玩起来也方便。

四、 流式架构

流式架构啊，就像是直接用小水桶把水从一处地方运到另一处地方，不需要停下来一直dou在动。这个架构用起来快，就像是我们骑自行车一样，不用停就Neng一直前进。

五、 Unifield架构

Unifield架构啊，就像是把小水桶换成了一种Neng自动加水的新水桶，不仅不用手动加水，还Neng自动把水分配到需要的地方。这个架构听起来hen高级，但是用起来可Neng有点复杂。 哎呀， 说了这么多，其实这些大数据架构就像是我们的工具箱，每个工具dou有自己的用处。我们要根据自己的需求，选择合适的工具来解决问题。

以上为目前数据处理领域使用较多的几种架构， 当然还有非常多其他架构，不过其思想dou会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展， 以上几种思想或许终究会变得过时我们只Neng与时俱进，不断geng新自己的知识库，挺好。。

缺点：离线层和实时流虽然面临的场景不相同， 但是其内部处理的逻辑却是相同， 引起舒适。 所以呢有大量冗余和重复的模块存在。

本文详细解析了Python编程的五大主流架构， 包括Web开发、数据分析、人工智Neng、金融量化和网络爬虫。从入门到精通，掌握Python的五大主流架构是关键。

抄近道。 Pandas：一个用于数据分析的Python库， 它提供了快速灵活、直观的数据结构。

问题导读：

优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。

每日一篇大数据优秀文章，助力大数据开发者成长！

以下将介绍用于大数据堆栈的五个Zui有用的架构 以及每个架构的优点，以便geng好地理解和权衡。简单和/或快速变化的数据模型。在此并没有什么特别的顺序， 用户在AWS公共云旅程中可Neng遇到的五个顶级大数据架构是：

适用场景：和Lambda类似，该架构是针对Lambda的优化，往白了说...。

换位思考... 流式计算是行业研究的一个热点， 流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，Ke以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有hen多，比如开源的....Flume NG采用的是三层架构Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本dou是Lambda架构或者基于其变种的架构。

大数据架构智慧城市于2025-07-26 02:28:54首次发布。下面我用生活化的例子+主流技术，详细讲解大数据体系结构每一层的具体技术和实际案例，补救一下。。

NoSQL数据库：像灵活的资料库，Neng快速查找各种类型的数据，多损啊！。

之所以叫传统大数据架构，是主要原因是其定位是为了解决传统BI的问题。简单 数据分析的业务没有发生任何变化，但是主要原因是数据量、性Neng等问题导致系统无法正常使用， 不夸张地说... 需要进行升级改过那么此类架构便是为了解决这个问题。Ke以kan到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。

Kappa架构在Lambda的基础上进行了优化， 将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。所以呢对于Kappa架构 依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储，当需要进行离线分析或者 计算的时候，则将数据湖的数据 经过消息队列重播一次则可，我晕...。

Lambda架构将数据流分为批量层和速度层， 批量层负责处理历史数据，速度层负责处理实时数据。

优点：Kappa架构解决了Lambda架构里面的冗余部分， 以数据可重播的超凡脱俗的思想进行了设计，整个架构非常简洁，行吧...。

适用场景：一边存在实时和离线需求的情况。

什么意思呢？流式通道处理为保障实效性geng多的以增量计算为主辅助参考， 而批处理层则对数据进行全量运算，保障其到头来的一致性。 瞎扯。 所以呢， LambdaZui外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作，大概的合并思路如下：

以上的种种架构dou围绕海量数据处理为主，Unifield架构则geng激进，将机器学习和数据处理揉为一体，从核心上Unifield依旧以Lambda为主，不过对其进行了改过在流处理层新增了机器学习层。Ke以kan到数据在部分，并且将其在流式层进行使用。一边流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练。

适用场景：有着大量数据需要分析，一边对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划的情况。

本文认为有哪5种大数据主流架构？

本文题目：目前五种主流大数据架构简介

当前地址：https://www.cdcxhl.com/news/.html

优点：简单、 易懂，对于BI系统基本思想没有发生变化， 没眼看。 变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

适用场景：预警、监控、对数据有有效期要求的情况，总结一下。。

Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了到头来一致性，坦白说...。

作为一名在数据仓库耕耘多年的技术人员， 对于其中的一些技术细节还是破解兴趣的，所以因为作者的思路写下了我对主流数据架构的理解....c) 分布式系统将聚合数据/快速计算Neng力回流给数据仓库。 格局小了。 前几天读到白发川的一篇文章《对比解读五种主流大数据架构的数据分析Neng力》， 文中详细了....

差不多得了... 优点：Unifield架构提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，非常好的解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。

至于吗？ 缺点：Unifield架构实施复杂度geng高， 对于机器学习架构从软件包到硬件部署dou和数据分析平台有着非常大的差别，所以呢在实施过程中的难度系数geng高。

总体来看... 缺点：对于大数据 没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有Kylin，但是Lylin的局限性非常明显，远远没有BI下Cube的灵活度和稳定度，所以呢对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表或复杂钻取的场景，需要太多的手工定制化，一边该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。

Ru果你想了解大数据的学习路线，想学习大数据知识以及需要免费的学习资料Ke以加群：784789432。欢迎你的加入。每天下午三点开直播分享基础知识，晚上20:00dou会开直播给大家分享大数据项目实战，上手。。

在我看来... 在传统大数据架构的基础上， 流式架构非常激进，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。加工后的数据，以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分，但是该存储geng多以窗口的形式进行存储，所以该存储并非发生在数据湖，而是在外围系统。

亮明观点/文章目标本文的目标是带领读者深入理解大数据领域数据服务分布式架构设计的精髓。大数据分布式计算入门：从零开始掌握核心技术。这个可 的元数据管理平台专为开发人员构建， 旨在应对快速发展的数据生态系统的复杂性，并让数据从业者利用其组织内数据的总价值，搞一下...。

优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

礼貌吗？ 文章浏览阅读3.9w次点赞10次收藏59次。大数据技术在决策中发挥关键作用，被全球多个国家和企业视为战略重点。主要涉及Linux、 Docker等基础技术，HBase、Hive等存储技术，Zookeeper、Spark等架构设计与实时计算，以及Python、Scala等数据采集技术，应用于解决实际业务场景。

躺赢。 大数据技术， 简单说就是提取大数据价值的技术，是与预测、数据分析后来啊展示等，为Zuo出正确决策提供依据，其数据级别通常在PB以上， 一、大数据基础阶段 大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、K... 尽管Hadoop被用来处理复杂数据其本身其实相当简单。总的 Spark采用geng先进的架构使得灵活性、易用性、性Neng等方面dou比Hadoopgeng有优势，有取代Hadoop的趋势，但其稳定性有待进一步提高。Ru果你的数据Ke以批量处理， Ke以被分割成小的处理任务，分发到计算集群，然后综合计算后来啊，并且整个过程dou逻辑清晰，那么你的数据hen可Neng适合用Hadoop处理。 适用场景：数据分析需求依旧以BI场景为主， 但是主要原因是数据量、性Neng等问题无法满足日常使用。 缺点：对于流式架构不存在批处理，所以呢对于数据的重播和历史统计无法hen好的支撑。 梳理梳理。 对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。 动手。 缺点：虽然Kappa架构kan起来简洁，但是施难度相对较高，特别是对于数据重播部分。