「大数据」04大数据框架：Lambda Architecture(LA)

1.LA框架的提出

    最早由Twitter工程师Nathan Marz提出来，它是一种大数据软件设计架构，其目的是指导用户充分利用批处理和流式计算技术各自的优点，在延迟、吞吐量和容错之间找到平衡点，实现一个复杂的大数据处理系统。

2.主要思想

LA的主要思想是将数据处理流程分解成三层：批处理层、流式处理层和服务层。

LA框架的主要思想

（1）批处理层。它的主要思想是利用分布式批处理计算，以批为单位处理数据，并产生一个经预计算产生的只读数据视图。该层将数据流看成只读的、仅支持追加操作的超大数据集。它可以一次性处理大量数据，引入复杂的计算逻辑（比如机器学习中的模型迭代计算，历史库的匹配等），其优点是吞吐率高，缺点是数据处理延迟高，即从数据产生到最终被处理完成，整个过程用时较长，通常是分钟或小时级别。

（2）流式处理层。为了降低批处理层带来的高延迟，LA又引入了流式处理层，该层采用流式计算技术，大大降低了数据处理延迟（通常是毫秒或秒级别），其优点是数据处理延迟低，缺点是无法进行复杂的逻辑计算，得到的结果往往是近似解。

（3）服务层。批处理层和流式处理层可以结合在一起，这样既保证数据延迟低，也能完成复杂的逻辑计算（只能保证最终一致性）。为了整合两层的计算结果，LA进一步引入服务层，它对外提供了统一的访问接口以方便用户使用。

文章内容整理于：董西成《大数据技术体系详解：原理、架构与实践》