Lambda 架构

为什么要使用lambda架构？

为了解决大数据所带来的三个问题

1. 准确性（好）
2. 延迟（快）
3. 吞吐量（多）

例如：以传统方式扩展网页浏览数据记录的问题

1. 首先使用传统的关系数据库
2. 然后添加一个“发布/订阅”模式队列
3. 然后通过横向分区或者分片的方式来扩展规模
4. 容错性问题开始出现
5. 数据损坏(data corruption)的现象开始出现

关键问题在于AKF扩展立方体中，==仅有X轴的水平分割一个维度是不够的，我们还需要引入Y轴的功能分解。而 lambda 架构可以指导我们如何为一个数据系统实现扩展==。

什么是lambda架构

如果我们将一个数据系统定义为以下形式：

Query=function(all data)

那么一个lamda架构就是

batch view = function(all data at the batching job's execution time)
realtime view = function(realtime view, new data)

query = function(batch view. realtime view)

==lambda架构 = 读写分离(批处理层 + 服务层) + 实时处理层==