Linux LAMP（Linux, Apache, MySQL, PHP）架构本身是一个成熟的企业级Web应用平台，广泛应用于中小型网站和应用。然而，对于大数据处理，LAMP架构并不是最优选择。以下是相关介绍：
LAMP架构的局限性
- 数据处理能力：LAMP架构更适合中小规模的数据处理任务，对于大规模数据处理和高并发访问的支持有限。
- 扩展性：LAMP架构在扩展性方面存在一定的局限性，难以满足大数据处理对横向扩展的需求。
大数据处理的新方案
- Apache Spark：一个开源的大数据处理引擎，提供高效的分布式计算能力，支持批处理、实时流处理、机器学习等。
- Apache Flink：适用于实时数据处理和流处理场景，具有低延迟、高吞吐量和高可靠性等优点。
- Apache Kafka：用于构建实时数据管道，支持高吞吐量、低延迟的数据处理任务。
- Hadoop MapReduce：适用于批处理任务，虽然已经有些年头，但仍然是一个常用的大数据处理框架。
- Presto：一个分布式SQL查询引擎，可以快速查询大规模数据存储，支持多种数据源。
综上所述，虽然Linux LAMP架构在中小规模Web应用中表现出色，但在大数据处理方面，建议考虑使用更专业的解决方案，如Apache Hadoop、Spark等大数据处理框架。这些框架提供了更强大的数据处理能力和更高的扩展性，能够满足大数据处理的需求。