这篇文章主要介绍大数据Lambda架构概念及应用的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
目前创新互联已为1000+的企业提供了网站建设、域名、网站空间、网站托管维护、企业网站设计、东丽网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。
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。
以上是“大数据Lambda架构概念及应用的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
