数据仓库lambda架构

Lambda架构（Lambda Architecture），是一种用于大数据处理的数据处理架构。Lambda架构的设计目的是将批处理和流处理结合起来。批处理用于处理大量静态数据，而流处理则用于处理实时数据。这种架构的基本思想是将原始数据分别传递至批量计算系统和实时计算系统，这样可以在实时计算系统中获取实时查询结果，而批量计算系统则用于离线处理。本文将详细介绍Lambda架构的实现方法及其优缺点。

实现Lambda架构需要3个核心组件：

1. Batch Layer（批处理层）- Hadoop
2. Speed Layer（速度层）- Storm/Flink
3. Serving Layer（服务层）- NoSQL数据库

下面是每个组件的功能描述：

1. Batch Layer（批处理层）：该层是基于Hadoop的，处理批量数据。批处理层有一个很重要的特点，那就是需要对整个数据集进行扫描。因为需要访问整个数据集，所以该层处理速度比较慢。但由于处理的是整个数据集，因此批处理层能够做到数据的全面分析和处理，包括统计、计数和聚合等功能。

2. Speed Layer（速度层）：该层是基于Storm和Flink的，用于实时处理数据。速度层主要用于处理实时数据。速度层处理数据的速度比批处理层快，但是它无法替代批处理层的全部功能。速度层处理完数据之后，会将结果发送到Serving Layer的NoSQL数据库中。

3. Serving Layer（服务层）：该层是用于存储和提供数据，是基于任何NoSQL数据库的。存储的是通过批处理层和速度层处理并存储的结果。Serving Layer负责查询并提供结果服务。

Lambda架构的优缺点：

Lambda架构的优点：

1. Lambda架构提供了对大量数据进行实时计算和批处理的能力，使其适用于各种类型的应用程序，特别是那些对