独立构件风格(Independent Components):
适用场景:需要灵活扩展和组合的复杂大数据应用
特点:
高度解耦:各组件之间高度独立,可单独开发和部署
灵活性和可扩展性:易于根据需求添加或替换组件
复杂度高:需要管理多个独立的组件及其交互
通信开销:组件间需要通过网络通信,可能会有性能开销
（1）事件驱动风格
优点：
松耦合：组件之间通过事件进行通信，彼此之间解耦，易于维护和扩展。
响应性：系统可以及时响应事件，适用于实时和交互式应用。
并发性：事件驱动的系统可以支持并发处理多个事件。
缺点：
（1）构件放弃了对计算的控制权，完全由系统来决定
（2）存在数据传输问题
数据流风格(Data Flow):
适用场景:实时数据处理和流式计算场景
特点:
数据驱动:以数据流为中心组织系统
并行处理:数据可以在不同组件间并行流转和处理
实时性:适合处理实时数据流,低延迟
容错性:单个组件失败不会影响整体
（1）管道/过滤器风格
优点：
模块化：系统可以被拆分成多个独立的组件，易于开发和维护。
可重用性：过滤器可以在不同的管道中重复使用，提高代码的可重用性。
可扩展性：可以通过添加新的过滤器来扩展系统的功能。
缺点：
过多的过滤器可能导致性能下降，增加系统的复杂性。
数据流在过滤器之间传递，可能导致数据转换和传输的开销。
调用返回风格(Pipe and Filter):
适用场景:需要灵活组合和复用处理组件的应用
特点:
组件解耦:各处理组件独立,松散耦合
可重用性:各组件可独立重用于其他应用
可配置性:可灵活配置组件顺序和数据流
延迟问题:需要在组件间传递数据,可能会有延迟
（1）面向对象风格
优点：
模块化：系统可以被组织成多个对象，易于理解、扩展和维护。
可重用性：面向对象的设计鼓励代码的重用，通过继承和多态性实现代码的灵活性和可扩展性。
封装性：对象可以封装数据和功能，提供更好的安全性和抽象性。
缺点:
复杂性：面向对象的设计可能导致较高的复杂性，特别是对于大型系统。
性能开销：面向对象的设计可能引入一些额外的性能开销，如动态绑定和消息传递。
虚拟机风格(Virtual Machine):
适用场景:需要资源隔离和弹性伸缩的大数据应用
特点:
隔离性:基于虚拟机的沙箱环境,隔离计算资源
可移植性:可在不同硬件平台上运行
扩展性:可根据需求动态扩展计算资源
管理复杂:需要管理虚拟机映像和资源调度
（1）解释器风格：
优点：
灵活性：解释器风格允许在运行时解释和执行代码，提供了系统的灵活性和动态性。
可扩展性：可以通过添加新的解释器或修改现有解释器来扩展系统的行为。
缺点：
性能开销：解释器的执行通常比编译后的代码执行更慢，因为需要解析和解释每一条指令。
复杂性：解释器的设计和实现可能比较复杂，需要处理语法解析、语义解释等方面的问题。
数据共享风格(Data Shared):
适用场景:需要多个组件共享和协作处理同一批数据的应用
特点:
数据中心化:数据集中存储和共享
一致性和完整性:有利于保证数据的一致性和完整性
访问开销:需要通过网络访问共享数据,可能会有性能开销
单点瓶颈:共享存储可能成为系统瓶颈
（1）仓库风格
优点：
数据中心：集中式数据仓库提供了数据的一致性和可管理性。
数据共享：多个组件可以共享数据仓库中的数据，提高数据的可访问性和共享性。
缺点：
性能瓶颈：集中式数据仓库可能成为系统的性能瓶颈，特别是在高并发场景下。
数据一致性：多个组件同时对数据仓库进行操作可能导致数据一致性问题。
