大数据处理架构主要可以分为三类：批处理、流处理和交互式处理。
1. 批处理（Batch Processing）：
批处理是最常见的大数据处理方式，它将数据分割成多个批次进行处理。在批处理中，数据被加载到内存中，然后进行计算和分析。这种方法适用于需要大量计算资源的场景，如数据分析、机器学习等。
2. 流处理（Stream Processing）：
流处理是一种实时数据处理方式，它对数据流进行连续的处理。在流处理中，数据源不断地产生新的数据，而处理引擎则对这些数据进行实时处理。这种方法适用于需要快速响应的场景，如实时监控、实时推荐等。
3. 交互式处理（Interactive Processing）：
交互式处理是一种基于查询的数据处理方式，它允许用户根据需要进行数据的查询和分析。在交互式处理中，数据源不断更新，而处理引擎则根据用户的查询请求进行相应的处理。这种方法适用于需要频繁交互的场景，如在线广告、实时决策等。
除了这三种基本类型，还有一些其他的大数据处理架构，如分布式存储、分布式计算、云计算等。这些技术可以与上述三种基本类型相结合，形成更加复杂和高效的大数据处理架构。
