机械类毕业设计代做网站推荐,p站代理网址,pc网站建设建站模板,做自适应网站对设计稿的要求1.Lambda架构对大数据处理系统的理解 Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出#xff0c;其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构#xff0c;包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算#xff0c;融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则可集成Hadoop、Kafka、Spark、Storm等各类大数据组件。Lambda是用于同时处理离线和实时数据的可容错的可扩展的分布式系统。它具备强鲁棒性提供低延迟和持续更新。
2.Lambda架构应用场景 1.机器学习中的Lambda架构 2.物联网的Lambda架构 3.流处理和Lambda架构挑战
3.Lambda架构介绍 如图1所示Lambda架构可分解为三层即批处理层、加速层和服务层。 1批处理层Batch Layer存储数据集Batch Layer在数据集上预先计算查询函数并构件查询所对应的View。Batch Layer可以很好地处理离线数据但有很多场景数据是不断实时生成且需要实时查询处理对于这种情况Speed Layer更为适合。 2加速层Speed LayerBatch Layer处理的最近的增量数据流。Speed Layer为了效率在接收到新的数据后会不断更新Real-time View而Batch Layer是根据全体离线数据集直接得到Batch View。 3服务层Serviing LayerServing Layer用于合并Batch View和Real-time View中的结果数据集到最终数据集。 图1 Lambda架构
4.Lambda架构优缺点 1.优点 1容错性好。Lambda架构诶大数据系统提供了更友好的容错能力一旦发生错误我们可以修复算法或从头开始重新计算视图。 2查询灵活度高。批处理层允许针对任何数据进行临时查询。 3易伸缩。所有的批处理层、加速层和服务层都很容易扩展。因为它们都是完全分布式的系统我们可以通过增加新机器来轻松地扩大规模。 4易扩展。添加视图是容易的只是给主数据添加几个新的函数。 2.缺点 1全场景覆盖带来的编码开销。 2针对具体场景重新离线训练一遍益处不大。 3重新部署和迁移成本很高。
