目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：

数据分析的业务没有发生任何变化但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作将数据经过ETL动作进入数据存储。数据分析需求依旧以BI场景为主但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。

在传统大数据架构的基础上流式架构数据全程以流的形式处理，在数据接入端将ETL替换为数据通道经过流处理加工后的数據，以消息的形式直接推送给了消费者存储部分在外围系统以窗口的形式进行存储。适用于预警、监控、对数据有有效期要求的情况

Lambda架构算大数据系统里面举足轻重的架构，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處理方式为主，保障了最终一致性适用于同时存在实时和离线需求的情况。

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，將数据通道以消息队列进行替代因此对于Kappa架构来说，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鍺再次计算的时候则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。

Unifield架构将机器学习和数据处理揉为一体在流处理层新增了机器学習层。数据在经过数据通道进入数据湖后新增了模型训练部分，并且将其在流式层进行使用同时流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练适用于有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划的情况

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