哪个大数据架构好

⒈大数据系统架构

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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但对于决策和业务起着非常重要非常重要的作用发展起着至关重要的作用。 随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等相关术语越来越多地暴露出来。 然而，在Hadoop系列这样的大数据分析系统流行之前，数据分析工作已经有了长足的发展，尤其是数据分析。 基于BI系统的分析已经有了非常成熟稳定的技术方案和生态系统对于BI系统来说，总体架构图如下：

总体来说，目前围绕Hadoop系统的大数据架构大致如下：
传统大数据架构

Lambda架构被认为是大数据系统中的重要架构大多数架构本质上是Lambda架构或基于其变体的架构。 Lambda数据通道分为两个分支：实时流式传输和离线式传输。 实时流遵循流式架构来保证其实时性，而离线则主要采用批处理来保证最终的一致性。 她会说什么？为了保证有效性，广播通道处理以增量计算作为主要辅助参考，而批处理层对数据进行全量计算以保证其最终的一致性。 因此，Lambda最外层有一个实时层Offlinejoin动作，这个动作是Lambda中非常重要的动作
优点：既实时又离线，很好的覆盖了数据分析的场景。
缺点：虽然离线层和实时流层面临的场景不同，但其内部处理逻辑是相同的，因此存在很多重复的模块和荣誉。
适用场景：有实时和离线需求的场合。

Kappa架构

Unifield架构

概述
以上架构是数据处理领域使用最多的架构，当然还有很多其他的架构，但是它们的思想或多或少是相似的。 数据和机器学习领域将继续发展，上述想法最终可能会过时。

⒉armx86哪个好

ARM和x86都有各自的优势，具体哪个更好取决于具体的应用场景。

ARM架构

ARM架构因其低功耗和低成本而非常受欢迎。 它在移动计算领域占据主导地位，尤其是在智能手机和平板电脑领域。 ARM处理器适用于嵌入式系统，广泛应用于物联网设备、智能家居、医疗设备等领域。 此外，随着ARM服务器解决方案的发展，在高性能计算和云领域也展现出巨大的潜力。

x86架构

x86架构主导着桌面和服务器市场。 其优势在于强大的性能和完整的生态系统。 基于x86架构开发了大量的程序和应用。 对于需要运行大量传统软件和复杂计算的场景，x86架构是理想的选择。 此外，x86架构在高性能计算和超级计算机领域也保持着领先地位。

比较与选择

选择ARM或x86架构时，需要考虑应用场景和需求。 对于移动设备和嵌入式系统来说，ARM架构的低功耗和低成本优势使其成为理想的选择。 对于桌面和服务器来说，x86架构由于其完整的生态系统和性能优势，仍然占据着主导地位。 此外，随着技术的发展，ARM架构在高性能计算和云领域正在逐渐追赶x86架构，特别是在一些特定的应用场景，例如大数据和机器学习。

总的来说，ARM和x86各有优势，具体哪个更好，取决于应用场景和具体需求。 选择时需要综合考虑性能、功耗、成本和生态系统等因素。