大資料的出現改變了很多行業的發展模式，使得這些行業都朝著更好的方向進發。今天我們來給大家講講大資料中非常重要的乙個部分，就是大資料的架構。一般來說，大資料不同的架構賦予大資料不同的功能，那麼常見的大資料架構都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些內容。
首先我們給大家介紹一下傳統大資料的架構，這種架構之所以稱之為傳統大資料架構，是因為其目標定位是為了解決傳統商業智慧型所存在的問題，簡單來說，基本的資料分析業務沒有發生任何本質上的變化，但是因為資料量越來越大、效能越來越低等問題導致商業智慧型系統無法正常使用，因此需要進行公升級改造，那麼傳統的大資料架構便是為了解決這些問題，比如大資料量儲存、提高應用系統等問題。可以看到，其依然保留了抽取、轉換、載入的動作，將資料經過抽取轉換加在資料採集操作進入資料儲存。這種架構在很多場景中都有作用。
那麼傳統大資料的架構的優點是什麼呢？傳統大資料的優點就是簡單易懂，對於商業智慧型系統來說，基本思想沒有發生變化，變化的僅僅是技術選型，用大資料架構替換掉商業智慧型的元件。而傳統大資料架構也有不完美的一面，那就是沒有bi下如此完備的cube架構，雖然目前有kylin，但是kylin的侷限性非常明顯，遠遠沒有bi下的cube的靈活度和穩定度，因此對業務支撐的靈活度不夠，所以對於存在大量報表，或者複雜的鑽取的場景，需要太多的手工定製化，同時該架構依舊以批處理為主，缺乏實時的支撐。正是因為這些，傳統大資料的應用場景主要是以bi場景為主，但是因為資料量、效能等問題無法滿足日常使用。
常見的大資料架構都有哪些（三）
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