Lambda架构是一种设计大规模数据处理系统的架构模式，它结合了批处理和实时处理的优点，以应对大数据的多样性、速度和规模问题。该架构主要由三个层次组成：批处理层（Batch Layer）、速度层（Speed Layer）和服务层（Serving Layer）。下面是对Lambda架构的详细介绍：
1. 批处理层（Batch Layer）
功能：
- 负责处理大规模的历史数据。
- 进行批量计算，生成高精度的视图（即批视图）。
特点：
- 数据以增量的方式加载到系统中，并定期处理。
- 使用分布式计算框架（如Apache Hadoop、Apache Spark）进行大规模数据处理。
- 结果通常以文件或数据库形式存储在分布式存储系统中（如HDFS、Amazon S3）。
优势：
- 能够处理海量数据并生成高质量的结果。
- 提供数据的完整历史视图。
2. 速度层（Speed Layer）
功能：
- 处理实时数据流，提供低延迟的增量计算结果。
- 补充批处理层的计算，提供最新的数据视图（即实时视图）。
特点：
- 使用流处理框架（如Apache Storm、Apache Flink、Apache Kafka Streams）进行实时数据处理。
- 数据处理延迟低，能够快速响应数据变化。
- 只保留一小段时间的数据（例如几小时或几天），并持续更新。
优势：
- 提供实时数据处理能力，能够快速响应变化。
- 与批处理层结合，保证数据的实时性和准确性。
3. 服务层（Serving Layer）
功能：
- 负责将批处理层和速度层生成的视图数据组合，并对外提供查询服务。
- 为用户提供统一的查询接口，支持低延迟、高并发的查询。
特点：
- 使用专门的数据库（如Apache HBase、Elasticsearch、Druid）存储批处理结果和实时结果。
- 查询时会合并批处理视图和实时视图，以提供最新、最完整的数据。
优势：
- 提供高效的查询能力，支持复杂的分析查询。
- 通过组合批处理和实时处理结果，确保数据的完整性和一致性。
工作流程
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数据输入：
- 数据从各种来源（如日志文件、传感器数据、用户行为数据）进入系统。
- 数据被同时发送到批处理层和速度层。
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批处理：
- 批处理层对数据进行定期批量处理，生成高精度的批视图。
- 批视图存储在分布式存储系统中，供服务层查询。
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实时处理：
- 速度层对实时数据流进行增量计算，生成低延迟的实时视图。
- 实时视图存储在快速存储系统中，供服务层查询。
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数据查询：
- 服务层接收查询请求时，合并批处理视图和实时视图的数据，提供最新的查询结果。
- 用户获取到的是最新、最完整的数据视图。
优势与挑战
优势：
- 结合了批处理和实时处理的优点，能够处理大规模数据并提供实时分析。
- 提供数据的完整性和一致性，确保分析结果的准确性。
- 可扩展性强，能够处理不断增长的数据量。
挑战：
- 系统复杂度高，涉及多个组件和处理流程。
- 数据一致性管理复杂，需要确保批处理和实时处理结果的一致性。
- 开发和维护成本高，需要专业的技术和团队支持。
Lambda架构适用于需要同时处理历史数据和实时数据的场景，如大数据分析、实时监控、数据驱动的决策支持等。通过合理设计和实现，可以充分发挥其优势，满足企业的复杂数据处理需求。
Kappa架构参考：数据仓库之Kappa架构-CSDN博客
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