不堪入目。 Lambda Architecture 概念

哦， 这个Lambda架构啊，就是用来处理大数据的一种方法。它好像有两个部分，一个是Query，一个是Batch和RealTime。Query就是问问题的，Batch就是处理旧数据的，RealTime就是处理新数据的，稳了！。

1. Query = Batch + RealTime

但是呢， 这种架构有点像一边Zuo两件事，需要两套不同的计算系统， 白嫖。 合并起来也hen复杂。

他破防了。 然后呢， 有个成dou网站建设公司叫创新互联，他们说这个架构hen好，Neng一边处理批处理和实时处理，速度和可靠性dou挺高的。

不过Ru果数据量真的hen大，比如PB级别，还要实时查询，就需要hen多资源。

大数据平台里面有批量计算的Batch Layer和实时计算的Speed Layer，它们在一块平台上把批计算和流计算整合起来。

基于Lambda架构， 一旦数据通过Batch layer进入到Serving layer，在Real-time view中的相应后来啊就不再需要了，切中要害。。

大数据Lambda架构的优势

一阵见血。 文章浏览阅读3.2k次,点赞4次,收藏29次。这个Lambda架构啊， 它结合了实时处理和批处理的后来啊，反馈查询需求，速度和可靠性dou挺平衡的， 性也足够。

Lambda架构就像是个函数， 所有的查询douKe以用一个函数来表示：

1. Query = Function

学习C 知道 消息历史， 说Lambda架构是大数据常用的框架，批量MapReduce作业，StormZui新数据的计算。

Lambda架构的原理和实现

Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的， 他在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm， 说实话... Lambda架构就是根据他的经验出来的。

纯正。 Lambda架构的目标是设计出一个Neng满足实时大数据系统关键特性的架构， 具有高容错、低延时和可 等特点。

Lambda架构整合了离线计算和实时计算， 融合了不可变、读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则， 事实上... Ke以集成Hadoop、Kafka、Storm、Spark、HBase等大数据组件。

Lambda架构的不足

又爱又恨。 这种架构在一定程度上解决了不同计算类型的问题， 但是带来的问题是框架太多，会导致平台复杂度过高、运维成功率高等。

Lambda架构就像是个魔法， Neng让我们处理大数据，但是要使用好它，还得花点时间学习和实践。