大数据专业技术培训之Lambda架构入门简介

大数据实现落地应用，其中起到关键性作用的，还是大数据技术的支持，针对于不同场景下的数据需求，需要采取相应的技术解决方案，并且能够将这些解决方案在一个系统平台上实现。当然，这需要进行合理的大数据架构来实现。今天的大数据专业技术培训分享，我们就来聊聊著名的Lambda架构。

Lambda架构最早是来自于Twitter的一位工程师，在基于Twitter平台的分布式数据处理系统当中，有了初步的想法和实践。


典型的Lambda架构，分为三个层次，分别是批处理层（Batch Layer），速度处理层（Speed Layer），以及服务层（Serving Layer），三个层次分别解决不同的数据处理需求。

批处理层（Batch Layer），主要负责存储管理主数据集和预先批处理计算好的视图。这部分数据对及时性要求不高，会采取批处理的方式同步到主库中，通常以定时任务的形式存在。

速度处理层（Speed Layer），主要负责处理实时数据。由于对数据及时性的要求，这部分数据会通过内存计算出结果，马上提供给使用者，同时对于数据的准确性要求不高。

在速度处理层，数据会通过批处理层入库，然后针对部分数据进行校验，通常以Storm之类的应用的形式出现。

而在服务层（Serving Layer），数据进入到平台以后，会进行存储、同步、计算、分析等过程。服务层负责以服务的方式将数据提供给终端客户，其形式有报表、仪表盘、API接口等。

在企业大数据平台搭建上，基于Lambda架构会有更具体的应用，通常分为数据采集、数据处理和数据输出与展示三个层面。

数据采集层，负责从多个源头收集数据，再将数据同步到大数据系统当中，并且进行基本的数据清洗。这个层面，数据同步可以使用Sqoop，日志同步可以使用Flume，行为数据收集可以使用Kafka。

数据处理层，根据不同的数据处理需求，比如说离线计算和实时计算，选择不同的框架来完成。离线处理可以采用MapReduce、Hive、Spark等；实时计算可以采用Storm、Spark Steaming等。

数据输出与展示层面，一般来说通过应用程序直接访问数据库来完成。

关于大数据专业技术培训，Lambda架构入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。在大数据要实现应用落地，大数据专业技术是最核心的部分，掌握大数据专业技术也是入行发展的关键。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据专业技术培训班，本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服获取！