大数据处理的Lambda架构

今天给大家分享大数据处理的Lambda架构，其中也会对大数据处理和分析的架构和基本流程的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、大数据系统架构
• 2、大数据架构之Lambda
• 3、浅析Lambda架构

大数据系统架构

1、大数据的架构主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库、云计算平台等。分布式文件系统 大数据的存储和管理依赖于分布式文件系统。这类架构将文件分散存储在多个服务器上，利用多台服务器共同处理数据，实现数据的分布式存储和处理。这种架构可以有效地提高数据存储的可靠性和数据处理的速度。

2、数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源（如物联网设备）的数据，及其从应用程序（如Windows日志）生成的静态文件。实时消息接收 假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。

3、在数字化时代，数据已成为关键资产，大数据系统作为核心驱动力，扮演着至关重要的角色。它是一个复杂的技术体系，主要由数据***集、存储、处理、管理、分析和可视化六个部分构成，帮助处理大规模、高速和多样化的数据。首先，数据***集从多个渠道汇集各种类型的数据，包括结构化与非结构化的数据。

4、大数据技术架构包含以下主要组件： 数据源； 数据***集； 数据存储； 数据处理； 数据分析； 数据展示； 数据治理； 数据生命周期管理； 数据集成； 监控和预警。该架构是一个复杂的分层系统，用于处理和管理大数据。

5、大数据计算体系可归纳三个基本层次：数据应用系统，数据处理系统，数据存储系统.计算的总体架构. HDFS （Hadoop 分布式文件系统） （1）设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于***取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

6、大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。

大数据架构之Lambda

Lambda架构，由Nathan Marz提出，旨在整合离线批处理与实时流处理，以达到高容错性、低延迟与可扩展性。该架构融合了主流大数据组件，如Hadoop、Kafka、Spark、Storm与Flink，以构建强大而高效的大数据处理体系。架构主要分为三个层次。

大数据领域里，技术架构的选择直接影响着数据处理的效率与质量。传统上，大数据技术主要分为两大类：离线处理技术和实时处理技术。离线处理技术专注于在非实时环境下处理海量数据，而实时处理技术则侧重于在数据产生后立即进行分析。在众多架构中，Lambda架构和Kappa架构是两种被广泛应用的模式。

Lambda架构与竞品比较与事件驱动的架构相比，Lambda以事件为驱动，视图随事件生成，更注重实时响应。而与CQRS架构相比，Lambda在数据读写分离上更侧重于数据查询的灵活性和一致性。

浅析Lambda架构

1、Lambda架构，由Twitter工程师Nathan Marz提出，是一项专为大数据处理设计的架构，基于他在BackType和Twitter分布式数据处理系统中的实践经验。这一架构的核心在于构建可扩展且灵活的系统，能够处理大规模数据，并具备良好的故障容错性。

2、Lambda架构，由Nathan Marz提出，旨在整合离线批处理与实时流处理，以达到高容错性、低延迟与可扩展性。该架构融合了主流大数据组件，如Hadoop、Kafka、Spark、Storm与Flink，以构建强大而高效的大数据处理体系。架构主要分为三个层次。

3、总结而言，Lambda架构侧重于分离实时与批处理，而Kappa架构则整合为单一流式处理流程。选择架构时，需考量数据处理需求与团队技能，以实现高效的数据访问与管理。

4、在众多架构中，Lambda架构和Kappa架构是两种被广泛应用的模式。Lambda架构最初由Nathan Marz提出，它将数据处理流程分为离线和实时两部分。离线数据处理通常使用如Hive、Impala、Presto、Spark SQL等OLAP框架，而实时数据处理则依赖于流处理技术如Storm、Spark Streaming或Flink。

5、Lambda架构：数据处理的革命性设计Lambda架构划分为三个层次：批处理层、加速层和服务层，构建了一种独特且高效的数据处理模型。批处理层，作为数据仓库 ，存储原始数据并生成批处理视图，适用于离线数据分析。而速度层（Speed Layer）则处理增量数据，实时更新实时视图，与批处理层形成了互补。

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