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大数据架构之– Lambda架构「建议收藏」一、什么是Lambda架构Lambda架构由Storm的作者[NathanMarz]提出，根据维基百科的定义，Lambda架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。二、Lambda架构组成Lambda架构包含三层，BatchLayer、SpeedLayer和ServingLayer。架.

数据系统架构——Lambda architecture(Lambda架构)传统系统的问题“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。IT和DT之间，不仅仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。

大数据Lambda架构详解Lambda架构是NathanMarz提出的一个实时大数据处理框架。NathanMarz是著名的实时大数据处理框架Storm的作者，Lambda架构就是其根据多年分布式大数据系统的经验总结提炼而成。NathanMarz在BigData:Principlesandbestpracticesofscalablereal-timedatasystems一书中提到了很多实时大数据系统的关键特性，包括容错性，健壮性，低延迟，可扩展，通用性，方便查询等，Lambda就是其根据这些特性设计的一

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