Lambda架构与竞品比较与事件驱动的架构相比，Lambda以事件为驱动，视图随事件生成，更注重实时响应而与CQRS架构相比，Lambda在数据读写分离上更侧重于数据查询的灵活性和一致性总结来说，Lambda架构凭借其独特的设计，提供了强大的数据处理能力，但在实际应用中，需要权衡其优点和局限性，以最适合业务需求。

大数据领域里，技术架构的选择直接影响着数据处理的效率与质量传统上，大数据技术主要分为两大类离线处理技术和实时处理技术离线处理技术专注于在非实时环境下处理海量数据，而实时处理技术则侧重于在数据产生后立即进行分析在众多架构中，Lambda架构和Kappa架构是两种被广泛应用的模式Lambda架构最初由。

Lambda架构，由Twitter工程师Nathan Marz提出，是一项专为大数据处理设计的架构，基于他在BackType和Twitter分布式数据处理系统中的实践经验这一架构的核心在于构建可扩展且灵活的系统，能够处理大规模数据，并具备良好的故障容错性它由三个主要部分组成批处理层处理历史数据，提供精确但有延迟的视图。

Lambda架构是一种大数据处理架构，它结合了批处理和流处理两种方式，以应对大数据场景下的不同需求批处理部分用于处理历史数据，提供准确的离线分析结果流处理部分用于处理实时数据，提供低延迟的在线分析结果Yarn资源调度模型Yarn资源调度模型包含先进先出调度器容量调度器和公平调度器FIFO按照任务提。

Lambda架构和Kappa架构Lambda架构结合了批处理和流处理，而Kappa架构则主张只使用流处理混部技术可以适应这两种架构，实现资源的优化利用 技术演变随着技术的发展，混部架构也在不断演进，以适应更复杂的大数据处理需求和更高的资源利用率要求3 资源调度与混部策略 资源调度如Yarn等资源分配机。

友盟分享的移动大数据平台架构思想以及实践经验如下架构思想 Lambda架构借鉴友盟大数据平台架构主要借鉴了Lambda架构思想，该架构能够同时处理实时和离线数据 数据接入与处理数据接入层通过Kafka集群处理，实时消费由Storm处理，离线计算则利用Hadoop和Hive 数据仓库与挖掘数据仓库使用Hive，数据挖掘从。

5 为了满足这些需求，我们可以采用Lambda架构Lambda架构是一种支持批量计算和实时处理的大数据架构，它通过不同的计算层实现热数据的处理和批量数据的高效分析6 在Lambda架构中，数据通过Kafka进行实时存储，然后分为全量数据和实时数据全量数据存储在HDFS等存储介质上，用于离线计算任务实时数据则。

摘要友盟大数据平台架构主要借鉴了Lambda架构思想数据接入层通过Kafka集群处理，实时消费由Storm处理，离线计算则利用Hadoop和Hive数据仓库使用Hive，数据挖掘从Pig向Spark迁移，计算结果存储于HDFS，最后存入HBase并通过ElasticSearch提供多级索引友盟从2010年成立以来，专注移动大数据领域，至今已服务超过64万。

Lambda架构 Lambda架构是HadoopSpark体系下的热门大数据架构其最大优势在于支持海量数据的批量计算与实时处理即热数据处理实现机制如下上游通过队列服务如kafka实时存储数据kafka订阅者分为两部分，全量数据被存储在HDFS等存储介质上，供离线计算任务调用另一部分实时消费数据进行实时计算，如。

13 典型大数据Lambda架构 当前大数据架构基于Lambda模型，包括实时加速层与离线批处理层，但存在数据冗余高维护成本与学习成本问题14 典型大数据架构的痛点 数据孤岛问题格式不一致多系统间数据转换复杂，导致维护成本高学习成本大二简化的大数据架构 为了简化架构，提出流批统一计算方案，通过。