系统架构图和逻辑架构图 人际关系逻辑架构？
人际关系逻辑架构？
人际关系逻缉架构？有所谓的人际关系是靠你平时慢慢地成立的人脉通过接近互相了解相互尊重按照做某件事情才还能够看清一个人总之人际关系很古怪的有时又是很虚伪的。仅有亲戚间有血缘关系的人际关系相对于好一点。人与人的关系很微妙。
大数据架构有哪些？应该如何理解？
BI系统，差不多的架构图万分感谢：
核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以不进行多种能操作。大部分BI系统都实现关系型数据库，关系型数据库不使用SQL语句参与你操作，但SQL在多维操作和分析的来表示能力上相对于较弱，因为Cube有自己独有的网上查询语言MDX，MDX表达式具备更为强大的多维表现能力，因为以Cube为核心的分析系统基本上占下着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商真接需要提供了BI套装软件服务，绝不可能便可搭建中出一套Olap结论系统。
以Hadoop体系带头的大数据分析平台：Hadoop体系的生态圈也不停的变大，目前环绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
比较传统大数据架构
其定位是就是为了解决的办法现代BI的问题，简单说，数据分析的业务是没有突然发生任何变化，依然可以保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作刚刚进入数据存储。
适用场景：
数据分析需求依旧以BI场景重点，不过是因为数据量、性能等问题没能满足日常使用。
流式架构
在民间大数据架构的基础上，流式架构相当大胆激进，真接全拔了批处理，数据3个半小时以流的形式一次性处理，所以才在数据接入端是没有了ETL，转头替换为数据通道。经过流处理去加工后的数据，以消息的形式就推送给你了消费者。确实有一个存储部分，但该存储更多的以窗口的形式并且存储，所以该存储不是他不可能发生在数据湖，完全是在外围系统。
适用场景：
预警，视频监视，对数据有有效期具体的要求的情况。
Lambda架构
Lambda架构不算大数据系统里面不可取代的架构，大多数架构基本全是Lambda架构也可以实现其变种的架构。Lambda的数据通道可分两条分支：实时动态流和离线状态。实时自动流依据法律规定流式架构，保障了其实时自动性，而离线则以批处理，安全有保证了最终一致性。流式通道处理为保障实效性大量的以增量可以计算后期参考，而批处理层则对数据接受全量运算，安全有保证其最终的一致性，而Lambda最外层有一个实时自动层和离线状态层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作，差不多的合并思路追加：
适用场景：
而存在实时和离线需求的情况。
Kappa架构
Kappa架构在Lambda的基础上进行了优化，将动态实时和流部分参与了合并，将数据通道以消息队列参与松蜡。并且这对Kappa架构来说，依然以流全面处理重点，但是数据却在数据湖层面并且了存储，当是需要进行离线分析或是又一次计算的时候，则将数据湖的数据又一次经由消息队列重播第二次则可。
适用场景：
和Lambda相似，改架构是因为Lambda的优化。
Unifield架构
Unifield架构更保守谨慎，将机器学习和数据处理揉为一体，从核心上来说，Unifield依然以Lambda重点，只不过对其并且了改造，在流全面处理层2020年规划了机器学习层。可以看见数据在在数据通道刚刚进入数据湖后，新增审批了模型训练部分，但是将其在流式层参与建议使用。同时平行处理层不光可以使用模型，也真包含着对模型的持续训练。
适用场景：
有着大量数据需要结论，而对机器学习方便些又有着更加大的需求也可以有规划。
具体：
舆情大数据系统架构设计与实现方法：
大数据架构的分析应用：
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