接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（7）
所属章节：
第19章. 大数据架构设计理论与实践
第3节 Lambda架构
19.3.3 Lambda架构介绍
1. 批处理层
2. 加速层
对加速层批处理视图建立索引，便于能快速进行即席查询（Ad Hoc Queries）。它存储实时视图并处理传入的数据流，以便更新这些视图。
加速层（Batch Layer）可以很好地处理离线数据，但有很多场景数据不断实时生成，并且需要实时查询处理。Speed Layer正是用来处理增量的实时数据。
Speed Layer和Batch Layer比较类似。如图19-7所示：
加速层（Speed Layer）对数据进行计算并生成Realtime View，其主要区别在于：
（1）Speed Layer处理的数据是最近的增量数据流，Batch Layer处理的是全体数据集。
（2）Speed Layer为了效率，接收到新数据时不断更新Realtime View，而Batch Layer根据全体离线数据集直接得到Batch View。
Lambda架构将数据处理分解为Batch Layer和Speed Layer有如下优点：
- 容错性
Speed Layer中处理的数据也不断写入Batch Layer，当Batch Layer中重新计算的数据集包含Speed Layer处理的数据集后，当前的Real-time View就可以丢弃，这也就意味着Speed Layer处理中引入的错误，在Batch Layer重新计算时都可以得到修正。这一点也可以看成是CAP理论中的最终一致性（Eventual Consistency）的体现。
- 复杂性隔离
Batch Layer处理的是离线数据，可以很好地掌控。Speed Layer采用增量算法处理实时数据，复杂性比Batch Layer要高很多。通过分开Batch Layer和Speed Layer，把复杂性隔离到Speed Layer，可以很好地提高整个系统的鲁棒性和可靠性。
- 横向扩容（Scalable）
当数据量/负载增大时，可扩展的系统通过增加更多的机器资源来维持性能。也就是常说的系统需要线性可扩展，通常采用scale out（通过增加机器的个数）而不是scale up（增加机器的性能）。
3. 服务层
Lambda架构的Serving Layer用于响应用户的查询请求，合并Batch View和Real-time View中的结果数据集到最终的数据集。该层提供了主数据集上执行的计算结果的低延迟访问。读取速度可以通过数据附加的索引来加速。与加速层类似，该层也必须满足以下要求，例如随机读取、批量写入、可伸缩性和容错能力。
这涉及数据如何合并的问题。前面讨论了查询函数的Monoid性质，如果查询函数满足Monoid性质，即满足结合律，只需要简单地合并Batch View和Real-time View中的结果数据集即可；否则，可以把查询函数转换成多个满足Monoid性质的查询函数的运算，单独对每个满足Monoid性质的查询函数进行Batch View和Real-time View中的结果数据集合并，然后再计算得到最终的结果数据集。另外，也可以根据业务自身的特性，运用业务自身的规则来对Batch View和Real-time View中的结果数据集合并。如图19-8所示：
至此，“19.3.3 Lambda架构介绍”的全部内容就讲解完了。更多内容请看下回。
