比如数据采集有Flume、Sqoop、Kettle等，数据存储有分布式文件系统HDFS、FastDFS，NoSQL数据库HBase、MongoDB等，数据分析有Spark技术栈、机器学习算法等 。
总的来说大数据架构就是根据业务的需求，整合各种大数据组件组合而成的架构，一般会提供分布式存储、分布式计算、多维分析、数据仓库、机器学习算法等能力 。而服务端架构更多指的是应用组织层面的架构，底层能力往往是由大数据架构来提供 。
有没有一些架构设计的原则？
N+1设计 。系统中的每个组件都应做到没有单点故障；
回滚设计 。确保系统可以向前兼容，在系统升级时应能有办法回滚版本；
禁用设计 。应该提供控制具体功能是否可用的配置，在系统出现故障时能够快速下线功能；
监控设计 。在设计阶段就要考虑监控的手段；
【淘宝从百万到千万级并发的14次服务端架构演进之路】多活数据中心设计 。若系统需要极高的高可用，应考虑在多地实施数据中心进行多活，至少在一个机房断电的情况下系统依然可用；
采用成熟的技术 。刚开发的或开源的技术往往存在很多隐藏的bug，出了问题没有商业支持可能会是一个灾难；
资源隔离设计 。应避免单一业务占用全部资源；
架构应能水平扩展 。系统只有做到能水平扩展，才能有效避免瓶颈问题；
非核心则购买 。非核心功能若需要占用大量的研发资源才能解决，则考虑购买成熟的产品；
使用商用硬件 。商用硬件能有效降低硬件故障的机率；
快速迭代 。系统应该快速开发小功能模块，尽快上线进行验证，早日发现问题大大降低系统交付的风险；
无状态设计 。服务接口应该做成无状态的，当前接口的访问不依赖于接口上次访问的状态 。
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