大数据处理系统是一种高效、综合的数据处理平台，旨在处理和分析海量数据。系统采用分布式存储技术，能够从多个数据源自动收集数据，提供数据预处理、清洗、去重、转换和压 缩等一系列功能，提高数据质量和准确性。通过可视化技术，将数据呈现给用户，帮助用户更 好地理解和发现规律和趋势.此外，系统还提供数据检索和查询功能，方便用户快速获取所需 数据。最重要的是，系统采用数据挖掘和分析技术，对数据进行深入挖掘和分析，为用户提供 决策支持和依据。大数据处理系统能够实现对海量数据的全面处理和分析，为各行各业的用户 提供有力的数据支持和决策依据。
所有采用分布式理论解决海量数据的采、存、算、查的技术都可以称为大数据技术。所以，大数据技术体系一级架构一般包含以上几个重要模块，可以看出，基本是围绕业务更好的用数来发展的。
企业构建大数据技术体系时，会在一级架构的范围内，结合业务需要和未来规划目标，选择部分技术组件进行落地，下图罗列了各个一级架构下的核心技术组件。构建初期，一般会通过CDH或HDP的产品套件，来完成数据采集（Sqoop、Flume）、数据存储（HDFS）、资源调度（Yarn）、分布式计算引擎（hive、spark）、集群管理（Ambari/CM）、安全能力（Ranger、kerberos、ldap）的快速引入，这时就已经具备基本的大数据服务能力。
关键架构理念（2025年热点）
适合不同规模团队的技术组合
大数据架构类型对比与适用场景
架构建议：
- 初创/快速迭代阶段
→ Kappa 架构 + 数据湖。 - 成长/扩展阶段
→ 引入 Iceberg/Hudi，构建湖仓一体体系。 - 企业级治理阶段
→ 混合架构（Lakehouse）+ 元数据管理 + OLAP 查询引擎。
大数据架构不再是单一的技术栈，而是多种理念和技术的融合。一个稳定、常用的新型大数据架构可能具备以下特征：
- 以数据湖仓一体为核心存储。
- 以流批一体为核心处理范式，强调实时能力。
- 采用云原生架构实现弹性、可伸缩和降低运维成本。
- 通过数据网格理念解决数据治理和数据所有权问题。
- 深度融合 AI 技术，提升数据管理的自动化和分析的智能化水平。