传统大数据架构 ：之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统bi的问题，简单来说，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。
    优点：简单，易懂，对于bi系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉bi的组件。
    流式架构 ：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。经过流处理加工后的数据，以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分，但是该存储更多的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。
    优点：没有臃肿的etl过程，数据的实效性非常高。
    lambda架构 ：是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是lambda架构或者基于其变种的架构。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，保障了终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更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，保障其终的一致性，因此lambda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。
    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。

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