Lambda架构

Lambda架构是一种大数据处理架构，旨在处理大规模数据集的实时查询和离线批处理。Lambda架构的目标是提供一种可靠、可扩展、高性能和容错的方式来处理大数据集。

Lambda架构将数据流分为两个处理层：

• 批处理层（Batch Layer）：负责离线处理海量数据。批处理层通常使用Apache Hadoop和MapReduce等技术，将原始数据转换为可查询的格式并存储到分布式文件系统（如HDFS）中。这个过程可以花费数小时或数天，取决于数据的规模和处理能力。

• 实时处理层（Speed Layer）：负责实时处理数据。实时处理层通常使用Apache Storm、Apache Flink、Apache Spark等流处理技术，对实时数据进行处理，以支持实时查询和分析。实时处理层可以处理数据流，从而提供低延迟的查询结果。但是由于实时处理层不能处理历史数据，因此需要将其与批处理层结合使用。

除了以上两个层，Lambda架构还包括：

• 服务层（Serving Layer）：负责查询处理。服务层通常使用NoSQL数据库（如Apache HBase）或列存储数据库（如Apache Cassandra）等技术，将批处理层和实时处理层的结果进行合并，并将结果提供给查询请求。服务层提供的数据也可以用于实时仪表板和报告。

Lambda架构提供了一种容错、可扩展的方式来处理大数据集，并支持实时查询和离线批处理。但是，Lambda架构也存在一些缺点，例如需要在不同的处理层中维护相同的代码和逻辑，使得开发和维护工作变得更加复杂。同时，Lambda架构还需要考虑数据一致性和查询结果合并等问题。