​​大数据计算模式主要包括批处理计算、流计算、图计算和查询分析计算四大类​​，分别针对不同数据特征和实时性需求提供高效解决方案。

1. ​​批处理计算​​：适用于海量静态数据的离线分析，如日志挖掘或历史数据统计。通过分布式框架（如MapReduce、Spark）将任务拆分并行处理，牺牲实时性换取高吞吐，典型场景包括电商年度销售报告生成或科研数据建模。

2. ​​流计算​​：专为实时数据流设计，如金融交易监控或物联网传感器数据。技术代表（Storm、Flink）可实现毫秒级响应，通过持续处理增量数据直接输出结果，支撑实时推荐系统或交通流量预警。

3. ​​图计算​​：优化社交网络、路网分析等关联性强的图结构数据。框架（Pregel、GraphX）采用顶点为中心的计算模型，高效完成路径搜索或社区发现，例如疫情传播链追踪或好友关系挖掘。

4. ​​查询分析计算​​：面向交互式数据探索，支持高并发即席查询。工具（Hive、Dremel）结合列式存储与分布式索引，快速返回TB级数据的聚合结果，应用于商业智能仪表盘或用户行为分析。

选择计算模式需权衡数据规模、时效性和业务目标，混合架构（如Lambda或Kappa）正成为趋势，灵活整合批流能力以应对复杂场景。