大数据Lambda架构:实时系统原则与最佳实践
需积分: 10 159 浏览量
更新于2024-07-20
1
收藏 5.5MB PDF 举报
"本书《大数据 - 可扩展的实时数据系统的原则和最佳实践》探讨了如何构建健壮、可扩展且性能可预测的大数据系统,尤其是通过Lambda架构的应用。Lambda架构提供了一种处理大规模数据的方法,它允许系统同时处理实时流数据和历史批处理数据,确保系统的稳定性和容错性。"
在大数据领域,Lambda架构是一种流行的设计模式,它旨在解决大数据处理中的实时性和可回溯性问题。这种架构主要由三个主要部分组成:批量层(Batch Layer)、速度层(Speed Layer)和服务层(Serving Layer)。批量层负责处理历史数据,执行批处理作业,确保数据的完整性和准确性;速度层则专注于实时流数据的处理,提供快速响应;服务层整合批量层和速度层的结果,为用户提供一致的视图。
描述中提到,使用Lambda架构,系统不仅能够轻松处理大量数据,还能提高数据的价值。随着数据量和种类的增加,分析和应用的可能性也随之增加。此外,Lambda架构的健壮性体现在,即使在数据模式变更或算法错误导致的问题下,系统也能通过重新计算来恢复,避免了数据丢失或损坏的风险。性能可预测性是由于架构中的每个组件都有明确的角色,减少了处理过程中的不确定性。
书中还涉及到了数据建模、数据存储、批处理的扩展性、抽象和组合等主题,这些都是构建大数据系统的关键技术。例如,数据存储在批量层可能涉及到分布式文件系统如Hadoop HDFS,而批处理可能利用MapReduce或Spark等工具进行。速度层可能采用Apache Storm或Spark Streaming实现流处理,确保高可用性和容错性。
服务层的设计则是为了整合实时和历史数据,为用户提供一致的查询接口,通常这可以通过使用数据库缓存系统(如Redis)或者列式数据库(如HBase)来实现。增量批处理是Lambda架构的一个重要特性,它允许系统仅对新产生的数据或变化的数据进行处理,以减少计算成本并提高效率。
未来,随着NoSQL和大数据处理技术的发展,Lambda架构可能会继续演进,适应不断变化的技术环境和业务需求。读者可以通过参与Manning出版社的Early Access Program (MEAP) 获取这本书的最新章节,进一步探索大数据处理的深度和广度。
2017-05-24 上传
2014-02-28 上传
169 浏览量
2023-12-27 上传
2023-05-09 上传
2023-05-09 上传
2023-09-07 上传
2023-05-27 上传
2023-06-06 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/1b57ebdce3a9400d9157cafecab6b446_wilbertzhou.jpg!1)
wilbertzhou
- 粉丝: 62
- 资源: 53
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命