随着数据量的爆发式增长和应用场景的不断扩展，大数据架构经历了从传统批处理到实时流处理、从单一存储到多模态服务的重要迭代。这一演进不仅提升了数据处理效率，也推动了存储支持服务的多样化和智能化发展。

在早期阶段，大数据架构主要依赖Hadoop生态系统，以批处理为核心。MapReduce作为典型的数据处理引擎，适用于离线数据分析任务；而HDFS（Hadoop分布式文件系统）提供了可靠的存储基础。批处理模式延迟较高，难以满足实时业务需求。

随着技术的发展，架构开始向Lambda和Kappa等混合模式迭代。Lambda架构结合了批处理和流处理层，通过批层处理历史数据、流层处理实时数据，再通过服务层合并结果。这引入了如Apache Spark（用于批处理）和Apache Flink（用于流处理）等引擎，显著提升了处理灵活性。同时，存储支持服务也从单一的HDFS扩展至NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）和对象存储（如AWS S3），以支持多样化的数据模型和访问模式。

近年来，云原生和实时化成为迭代的关键方向。架构演进为以Kubernetes为基础的容器化部署，数据处理服务如Apache Kafka和Apache Pulsar提供了高吞吐的消息队列，支持事件驱动数据流。存储服务则进一步融合了数据湖和数据仓库概念，例如Delta Lake和Snowflake，实现了ACID事务和统一查询，提高了数据一致性和可管理性。AI驱动的自动化运维和Serverless计算模型，正在降低大数据架构的复杂性，让数据处理和存储服务更弹性、更智能。

总体而言，大数据架构的迭代体现了从集中式到分布式、从离线到实时、从单一存储到多服务集成的转变。未来，随着边缘计算和物联网的普及，架构将进一步向去中心化和智能化演进，数据处理和存储支持服务将更注重低延迟、高可用和可持续性，赋能企业在数据洪流中持续创新。