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數據分析工作雖然隱藏在業務系統背後，但是具有非常重要的作用，數據分析的結果對決策、業務發展有著舉足輕重的作用。隨著大數據技術的發展，數據挖掘、數據探索等專有名詞曝光度越來越高，但是在類似於Hadoop系列的大數據分析系統大行其道之前，數據分析工作已經經歷了長足的發展，尤其是以BI系統為主的數據分析，已經有了非常成熟和穩定的技術方案和生態系統，對於BI系統來說，大概的架構圖如下：
總的來說，目前圍繞Hadoop體系的大數據架構大概有以下幾種：
傳統大數據架構
Lambda架構算是大數據系統裏面舉足輕重的架構，大多數架構基本都是Lambda架構或者基於其變種的架構。Lambda的數據通道分為兩條分支：實時流和離線。實時流依照流式架構，保障了其實時性，而離線則以批處理方式為主，保障了最終壹致性。什麽意思呢？流式通道處理為保障實效性更多的以增量計算為主輔助參考，而批處理層則對數據進行全量運算，保障其最終的壹致性，因此Lambda最外層有壹個實時層和離線層合並的動作，此動作是Lambda裏非常重要的壹個動作
優點： 既有實時又有離線，對於數據分析場景涵蓋的非常到位。
缺點： 離線層和實時流雖然面臨的場景不相同，但是其內部處理的邏輯卻是相同，因此有大量榮譽和重復的模塊存在。
適用場景： 同時存在實時和離線需求的情況。
Kappa架構
Unifield架構
總結
以上幾種架構為目前數據處理領域使用比較多的幾種架構，當然還有非常多其他架構，不過其思想都會或多或少的類似。數據領域和機器學習領域會持續發展，以上幾種思想或許終究也會變得過時。