随着信息时代技术的发展，数据量的快速增加逐渐飙升到了惊人的数量级别。并且数据的采集与处理技术还在更新加快。大数据中，结构化占比百分之15左右，其余百分之85都是非结构化数据，他们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。
- 大数据系统架构的特征
- 鲁棒性和容错性（Robust and Fault-tolerant）
对于大规模分布式系统中，机器可能存在宕机，但系统需要健壮性，行为正确，即使遇到了机器错误。机器错误和人错误都是存在的，每天都难以避免。
- 低延迟读取和更新能力
有的需要毫秒的更新能力，有的允许几个小时的延迟更新，只要有低延迟需求，系统应该保证鲁棒性。
- 横向扩展
当负载增大的时候，通常可以通过增加机器数量来横向扩展。
- 通用性
要支持绝大多数应用程序，包括金融领域，社交领域和电子商务。
- 延展性
有新的需求出现时候，可以把新的功能加入到系统。
- 查询能力
用户可以按照自己的需求进行查询，可以产生更高的价值。
- 最少维护能力
系统在大多数时候保持平衡，减少系统的维护次数重要途径。
- 可调式性
系统在运行中，产生的每一个值，都是可追踪调试的。
- Lambda架构
Lambda架构主要分为三层，批处理层、加速层和服务层。
- 批处理层（Batch Layer）：存储数据集，预先计算查询函数，并构建查询对应的view。Batch Layer适合批量处理离线数据。当很多场景需要实时查询的时候，则需要Speed Layer
- 加速层（Speed Layer）：batch layer处理的是全体数据，speed layer处理的是增量数据。Speed layer接收到数据后会不断更新Real-time view。
- 服务层（serving layer）：Serving layer用于合并batch view 和real-time view中的结果数据集到最终数据集。
- 批处理
批处理有两个核心功能，存储数据集和生成batch View。该层主要负责主数据集，主数据集有以下三个属性：
- 数据是原始的
- 数据是不可变的
- 数据永远真实的
- 加速层
它存储实时视图并传入数据流，以便更新这些视图。
他们的区别是什么呢？
- speed layer处理数据是增量数据，batch layer是全体数据。
- Speed layer为了效率，接受时候更新real Time view，而batch layer是根据全体离线数据直接得到batch view。
分为加速层和批量层的好处有哪些？
容错性：当speed layer重新计算后，当前的real-time view就可以丢弃，而batch view也是重新计算的。
复杂性隔离：批量处理离线数据很好掌握，加速层处理增量数据隔离出来。
Scale out：横向扩展，通过增加机器来扩展，而不是增加机器性能scale up。
- 服务层
用于响应用户查询，合并batch view和real-time view中的结果集得到最终数据集。
Lambda架构实现？
Hadoop(HDFS)用于存储数据集，Spark（或Storm）构成速度层（Speed Layer），HBase作为服务层，有Hive创建可查询视图。
Hadoop设计成适合运行在通用分布式文件系统（Distributed File System），与目前的分布式系统有很多共同点，HDFS是一个具有高度容错性的系统，能提供吞吐量的访问数据。
Apache Spark专门为大数据设计的快速计算引擎。
HBase-Hadoop database，是一个高可用、高性能、面向列、可伸缩的分布式系统。
Lambda优点：
- 容错性好：一旦发生错误，从修复算法或从头计算开始。
- 查询灵活度高：批处理可以针对任何数据临时查询。
- 易伸缩：所有批处理、加速层和服务层都很容易扩展。
- 扩展：添加视图很容易，只需要给主数据添加新函数。
缺点：
- 全场景覆盖带来编码开销。
- 针对具体场景重新训练一遍益处不大。
- 重新部署和迁移成本高。
Lambda架构与其他架构比较：
- 事件溯源与lambda架构
整个系统以事件驱动来完成，业务数据是事件产生的视图。
- CQRS与lambda架构
CQRS架构分离了对数据进行的读操作和写操作，将其改变数据模型状态命令对于模型状态查询实现了分离。
