lambda 架構可分解為三層layer，即batch layer, real-time(speed) layer和serving layer。
乙個典型的lambda架構如下，
這種架構主要面向的場景是邏輯比較複雜同時又希望延遲比較低的非同步處理程式，比如搜尋引擎、推薦引擎等。
系統從乙個流中讀取被我們定義為不可變的資料，分別灌入實時系統如storm和批處理系統如hadoop，然後各自輸出自己的結果，這些結果會在查詢端進行合併。當然，這種系統也可有很多變種，比如上圖中的kafka也可替換成其他的分布式佇列，storm也可以替換成其他的流式計算引擎。
那如何用流計算系統對全量資料進行重新計算，步驟如下：
1、用kafka或類似的分布式佇列儲存資料，需要幾天資料量就儲存幾天。
2、當需要全量計算時，重新起乙個流計算例項，從頭開始讀取資料進行處理，並輸出到乙個結果儲存中。
3、當新的例項完成後，停止老的流計算例項，並把老的一引起結果刪除。
實時數倉 Lambda架構
在某些場景中，資料的價值隨著時間的推移而逐漸減少。所以在傳統大資料脫機數倉的基礎上，逐漸對資料的實時性提出了更高的要求。其中lambda架構是較早的解決方案，使用流處理和批處理兩種架構進行資料處理。其中流處理部分負責實時資料的處理，但流處理因為資料可靠性並不高，所以需要批處理部分定期進行運算稽查。流...
大資料篇 Lambda架構和Kappa架構（上）
在講解之前我們先來看看這個實際的專案。情況是這樣的，乙個正執行著的廣告精準投放業務，且擁有海量的使用者訪問行為。現在需要進行使用者行為分析倆建立乙個模型，然後根據這個模型來投放使用者喜好的廣告。這時你應該想到，我們可以使用批處理架構來完成，沒錯，這確實也是乙個很不錯的選擇。可是你別忘了，批處理架構有...
大資料平台Lambda架構詳解
lambda架構由storm的作者nathan marz提出。旨在設計出乙個能滿足。實時大資料系統關鍵特性的架構，具有高容錯 低延時和可擴充套件等特。lambda架構整合離線計算和實時計算，融合不可變 immutability，讀寫分離和隔離 一系列構原則，可整合hadoop，kafka，storm...