lambda架构中流处理部分会持久化源数据么

在 Lambda 架构中，流处理部分通常会持久化源数据。这是因为流处理部分需要实时地处理数据，并且需要保证数据的完整性和一致性。为了实现这一点，流处理需要在处理数据之前，先将数据存储到某种持久化存储中（如HDFS），以便在需要重新处理数据时，可以从存储中读取数据并重新处理。此外，在某些情况下，数据还需要持久化到数据仓库或数据库中，以便供后续的查询和分析使用。

相关问题

lambda架构中流处理部分持久化数据是永久的么

在 Lambda 架构中，流处理部分持久化数据的时长是可以设置的，一般是根据具体业务需求和数据量大小来决定的。持久化数据可以是永久的，也可以是有限时长的，这取决于数据的重要性和业务需求。例如，对于一些重要的业务数据，可以将其持久化到永久存储介质，如HDFS或数据库中，以便长期保存和保护。而对于一些临时数据或日志数据，可以将其持久化到有限时长的存储介质中，以便在一定时期后自动删除以释放存储空间。

lambda架构优缺点

Lambda架构是一种用于大数据处理的架构模式，它结合了批处理和实时处理的优势，具有以下优点和缺点：

优点：
1. 容忍故障：Lambda架构的核心思想是将数据流分成批处理层和实时层，并通过批处理层来修复实时层的错误。这种设计使得系统更加容忍故障，即使实时层发生故障，也能够通过批处理层来恢复数据。

2. 弹性扩展：Lambda架构可以根据需求灵活地扩展批处理层和实时层，以应对不断增长的数据量和请求负载。批处理层可以通过增加更多的计算资源来加速数据处理，而实时层可以通过添加更多的实时计算节点来提高实时性能。

3. 综合性能：Lambda架构将批处理和实时处理结合起来，充分利用了它们各自的优势。批处理层可以进行全量数据处理，提供准确的结果；而实时层可以实时处理数据流，提供低延迟的结果。这种综合性能可以满足不同类型的查询需求。

4. 数据完整性：Lambda架构通过将所有数据都存储在持久化的数据湖中，保证了数据的完整性和可追溯性。无论是批处理层还是实时层，都可以从数据湖中获取相同的数据，确保了数据一致性。

缺点：
1. 复杂性：Lambda架构需要维护两个独立的处理层，分别是批处理层和实时层。这增加了系统的复杂性，需要额外的开发和运维成本。

2. 数据延迟：尽管Lambda架构可以提供实时查询结果，但实时层的数据处理存在一定的延迟。由于实时层需要等待数据流的到达才能进行处理，因此对于对实时性要求非常高的应用场景可能不太适用。

3. 数据一致性：由于批处理层和实时层是独立进行处理的，存在数据同步和一致性的问题。如果批处理层和实时层对同一批数据进行不同的处理逻辑，可能导致结果不一致。

总之，Lambda架构在大数据处理方面具有容错性、弹性扩展和综合性能等优点，但也面临复杂性、数据延迟和数据一致性等挑战。在选择是否采用Lambda架构时，需要根据具体的应用需求和场景来权衡利弊。