大数据典型的四种计算模式分别是

大数据的计算模式通常包括四种：批处理、流处理、交互式查询和实时分析。下面将分别介绍这四种计算模式的特点和应用场景。

1. 批处理（Batch Processing）

批处理是最常见的大数据计算模式，它适用于需要处理大量数据的场景。在批处理中，数据被分成多个批次进行处理，每个批次包含一定数量的数据记录。处理完成后，这些批次会被合并成一个最终结果。批处理的优点是可以有效地处理大规模数据集，但缺点是处理速度相对较慢，因为需要等待所有数据都处理完毕才能得到结果。

应用场景：批处理适用于需要对大量数据进行统计分析、挖掘潜在规律的场景，如金融风控、市场预测等。

2. 流处理（Stream Processing）

流处理是一种实时数据处理方式，它适用于需要实时或近实时处理数据的场景。在流处理中，数据以连续的方式流入系统，系统会实时地对其进行处理，并生成新的数据。流处理的优点是可以快速响应数据变化，提高系统的响应速度；但缺点是处理速度受限于网络带宽和硬件性能，且需要大量的存储空间来存储中间结果。

应用场景：流处理适用于需要实时监控、实时报警、实时推荐等场景，如物联网、社交媒体、在线广告等。

3. 交互式查询（Interactive Query）

交互式查询是一种半结构化的数据处理方式，它结合了批处理和流处理的特点。在这种模式下，用户可以通过界面与系统进行交互，输入查询条件，系统会根据这些条件对数据进行筛选和聚合，生成满足用户需求的结果。交互式查询的优点是可以提供灵活的查询方式，满足不同用户的需求；但缺点是处理速度相对较慢，因为需要等待用户输入查询条件。

应用场景：交互式查询适用于需要对大量数据进行复杂查询的场景，如搜索引擎、电商平台、在线教育等。

4. 实时分析（Real-time Analysis）

实时分析是一种完全基于时间序列数据的数据处理方式，它适用于需要对数据进行实时分析的场景。在实时分析中，系统会不断地从数据源获取最新的数据，并根据这些数据进行分析和预测。实时分析的优点是可以提供即时的数据分析结果，满足用户对实时性的需求；但缺点是处理速度受限于网络带宽和硬件性能，且需要大量的存储空间来存储历史数据。

应用场景：实时分析适用于需要对时间敏感的数据进行实时分析的场景，如金融市场交易、天气预报、交通流量监控等。

总之，大数据的计算模式主要包括批处理、流处理、交互式查询和实时分析四种。每种计算模式都有其独特的优缺点和应用场景，选择合适的计算模式可以更好地应对不同类型的大数据问题。