Lambda 架構

Lambda 架構由Storm的作者Nathan Marz提出，其設計目的在于提供一個能滿足大數據系統關鍵特性的架構，包括高容錯、低延遲、可擴展等。其整合離線計算與實時計算，融合不可變性、讀寫分離和復雜性隔離等原則，可集成Hadoop, Kafka, Spark，Storm等各類大數據組件。
Lambda 架構可分解為三層Layer，即Batch Layer, Real-Time(Speed) Layer和Serving Layer。

Batch Layer : 存儲數據集，在數據集上預先計算查詢函數，并構建查詢所對應的View。Batch Layer可以很好的處理離線數據，但有很多場景數據是不斷實時生成且需要實時查詢處理，對于這情況， Speed Layer更為適合。

Speed Layer : Batch Layer處理的是全體數據集，而Speed Layer處理的是最近的增量數據流。Speed Layer為了效率，在接收到新的數據后會不斷更新Real-time View，而Batch Layer是根據全體離線數據集直接得到Batch View。

Serving Layer : Serving Layer用于合并Batch View和Real-time View中的結果數據集到最終數據集。

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總結

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