大数据Lambda架构概念及应用的示例分析

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　　大数据Lambda架构概念及应用

　　大数据平台中包括批量计算的Batch Layer和实时计算的Speed Layer，通过在一套平台中将批计算和流计算整合在一起。

　　例如使用HadoopMapReduce、Spark进行批量数据的处理，使用ApacheStorm、Spark Streaming 进行实时数据的处理。

　　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、运维成功高等。

　　Lambda架构的主要思想就是将大数据系统构建为多个层次，如下图所示：

　　我们来梳理一下他们是如何分工协助的：

　　首先new data作为整个数据系统的数据源头，Batch Layer作为数据的批处理层次对原始数据进行加工与处理，并且将处理的数据结果的Batch View输入到Serving Layer。(这里对应的是全量数据)

　　Speed Layer对于实时增加的数据进行处理，生成对增量数据计算结果的Real-time View。(这里对应的是增量数据)

　　最终用户查询是通过Batch View与Real-time View相结合的形式将最终结果呈现出来。

　　基于Lambda架构，一旦数据通过Batch layer进入到Serving layer，在Real-time view中的相应结果就不再需要了。

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