在當今大數據時代，企業對于數據處理的需求日益增長，不僅需要處理海量歷史數據，還需具備準實時數據處理能力。Apache Hadoop作為分布式系統的基礎框架，通過合理架構設計可實現準實時數據處理，以下介紹幾種典型的架構模式。

Lambda架構是最經典的準實時數據處理模式。該架構包含批處理層、速度層和服務層三層結構。批處理層使用Hadoop MapReduce或Spark處理全量數據，保證數據準確性；速度層通過Storm或Spark Streaming處理實時數據流，提供低延遲響應；服務層則合并兩層結果對外提供查詢服務。這種架構兼顧了數據準確性和處理時效性，但需要維護兩套代碼邏輯。

Kappa架構是Lambda架構的簡化版本。該架構取消了批處理層，完全基于流式處理。通過將歷史數據重新注入流處理系統，使用同一套代碼邏輯處理歷史和實時數據。Kafka通常作為消息隊列，配合Spark Streaming或Flink實現數據流動。這種架構簡化了系統復雜度，但要求流處理系統具備精確一次語義和狀態管理能力。

基于Hadoop生態的混合架構也值得關注。例如使用HDFS存儲歷史數據，HBase提供實時查詢，Kafka作為數據管道，Spark進行流批一體處理。這種架構充分利用Hadoop生態組件，通過合理組合實現準實時數據處理需求。

在實際應用中，架構選擇需考慮業務場景、數據規模、時效要求等因素。無論采用何種架構，都需要關注數據一致性、系統可擴展性和運維復雜度等問題。隨著技術的發展，基于Hadoop的準實時數據處理架構將持續演進，為企業數據驅動決策提供更強有力的支撐。