大数据处理主要依靠‌批处理模型‌、‌流处理模型‌和‌图计算模型‌这三种核心模型，分别解决‌海量数据离线分析‌、‌实时数据持续处理‌和‌复杂关系网络挖掘‌的需求。以下是具体解析：

1. ‌批处理模型‌
   典型代表为Hadoop MapReduce，通过‌分片并行计算‌处理静态数据集，适合日志分析、数据仓库等场景。其优势在于‌高吞吐量‌和‌容错性‌，但存在延迟高的局限，例如TeraSort排序1TB数据需数分钟。

2. ‌流处理模型‌
   以Apache Flink/Storm为核心，采用‌事件驱动架构‌实时处理数据流，如金融风控或IoT设备监测。关键技术包括‌窗口计算‌和‌状态管理‌，可实现毫秒级响应，但需解决乱序数据问题。

3. ‌图计算模型‌
   专为社交网络、推荐系统设计，通过‌顶点-边结构‌表达关联关系。像Pregel模型采用‌迭代传播算法‌，能高效计算PageRank或最短路径，但需优化超级节点（如微博大V）的存储瓶颈。

选择模型需权衡‌数据规模‌、‌时效要求‌和‌业务目标‌，混合架构（如Lambda架构）正成为趋势。建议结合具体场景测试模型性能指标（如吞吐量/延迟）后再决策。