Mathan Marz的大作Big Data: Principles and best practices of scalable real-time data systems介绍了Lambda Architecture的概念，用于在大数据架构中，如何让real-time与batch job更好地结合起来，以达成对大数据的实时处理。
Lambda Architecture 概念
Mathan Marz的大作Big Data: Principles and best practices of scalable real-time data systems介绍了Lambda Architecture的概念，用于在大数据架构中，如何让real-time与batch job更好地结合起来，以达成对大数据的实时处理。
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Hadoop MapReduce、Spark进行批量数据的处理，使用Apache Storm、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。
小 结
Lambda架构结合了实时处理与批处理的结果，很好的反馈了查询需求，并且在速度和可靠性之间求取了平衡，具有足够的扩展性。理想状态下，所有的查询都可以定位成一个函数：
- Query=Function(Data)
但是，若数据达到相当大的一个级别(例如PB)，且还需要支持实时查询时，就需要耗费非常庞大的资源。
而Lambda架构将数据和计算系统进行细分：
- Query=Batch(Old_Data)+RealTime(New_Data)
但是这种架构同样存在一些问题：需要运维两套不同的计算系统，并且合并查询结果，这一定程序上带来了复杂性的增加。
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