Lambda 架构

Lambda 架构由Storm的作者Nathan Marz提出，其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成Hadoop, Kafka, Spark，Storm等各类大数据组件。
Lambda 架构可分解为三层Layer，即Batch Layer, Real-Time(Speed) Layer和Serving Layer。

Batch Layer : 存储数据集，在数据集上预先计算查询函数，并构建查询所对应的View。Batch Layer可以很好的处理离线数据，但有很多场景数据是不断实时生成且需要实时查询处理，对于这情况， Speed Layer更为适合。

Speed Layer : Batch Layer处理的是全体数据集，而Speed Layer处理的是最近的增量数据流。Speed Layer为了效率，在接收到新的数据后会不断更新Real-time View，而Batch Layer是根据全体离线数据集直接得到Batch View。

Serving Layer : Serving Layer用于合并Batch View和Real-time View中的结果数据集到最终数据集。

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