大家好，今天我们来介绍一个用于亿级实时数据分析架构Lambda架构。
Lambda架构
Lambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在BackType和Twitter上的分布式数据处理系统的经验。
Lambda架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性。
Lambda架构总共由三层系统组成： 批处理层（Batch Layer）， 速度处理层（Speed Layer），以及用于响应查询的 服务层（Serving Layer）。
在Lambda架构中，每层都有自己所肩负的任务。
批处理层存储管理主数据集（不可变的数据集）和预先批处理计算好的视图。
批处理层使用可处理大量数据的分布式处理系统预先计算结果。它通过处理所有的已有历史数据来实现数据的准确性。这意味着它是基于完整的数据集来重新计算的，能够修复任何错误，然后更新现有的数据视图。输出通常存储在只读数据库中，更新则完全取代现有的预先计算好的视图。
速度处理层会实时处理新来的大数据。
速度层通过提供最新数据的实时视图来最小化延迟。速度层所生成的数据视图可能不如批处理层最终生成的视图那样准确或完整，但它们几乎在收到数据后立即可用。而当同样的数据在批处理层处理完成后，在速度层的数据就可以被替代掉了。
本质上，速度层弥补了批处理层所导致的数据视图滞后。比如说，批处理层的每个任务都需要1个小时才能完成，而在这1个小时里，我们是无法获取批处理层中最新任务给出的数据视图的。而速度层因为能够实时处理数据给出结果，就弥补了这1个小时的滞后。
所有在批处理层和速度层处理完的结果都输出存储在服务层中，服务层通过返回预先计算的数据视图或从速度层处理构建好数据视图来响应查询。
我们举个这样的例子：假如用户A的电脑暂时借给用户B使用了一下，而用户B浏览了一些新的网站类型（与用户A不同）。这种情况下，我们无法判断用户A实际上是否对这类型的广告感兴趣，所以不能根据这些新的浏览记录给用户A推送广告。那么我们如何做到既能实时分析用户新的网站浏览行为又能兼顾到用户的网站浏览行为历史呢？这就可以利用Lambda架构。
所有的新用户行为数据都可以同时流入批处理层和速度层。批处理层会永久保存数据并且对数据进行预处理，得到我们想要的用户行为模型并写入服务层。而速度层也同时对新用户行为数据进行处理，得到实时的用户行为模型。
而当“应该对用户投放什么样的广告”作为一个查询（Query）来到时，我们从服务层既查询服务层中保存好的批处理输出模型，也对速度层中处理的实时行为进行查询，这样我们就可以得到一个完整的用户行为历史了。
一个查询就如下图所示，既通过批处理层兼顾了数据的完整性，也可以通过速度层弥补批处理层的高延时性，让整个查询具有实时性。
Lambda架构在硅谷一线大公司的应用已经十分广泛，我来带你一起看看一些实际的应用场景。
Twitter的数据分析案例
Twitter在欧美十分受欢迎，而Twitter中人们所发Tweet里面的Hashtag也常常能引爆一些热搜词汇，也就是Most Popular Hashtags。下面我来给你讲述一下如何利用Lambda架构来实时分析这些Hashtags。
在这个实际案例里，我们先用twitter4J的流处理API抓取实时的Twitter推文，同时利用Apache Kafka将抓取到的数据保存并实时推送给批处理层和速度层。
因为Apache Spark平台中既有批处理架构也兼容了流处理架构，所以我们选择在批处理层和速度层都采用Apache Spark来读取来自Apache Kafka的数据。
批处理层和速度层在分析处理好数据后会将数据视图输出存储在服务层中，我们将使用Apache Cassandra平台来存储他们的数据视图。Apache Cassandra将批处理层的视图数据和速度层的实时视图数据结合起来，就可以得到一系列有趣的数据。
例如，我们根据每一条Tweet中元数据（Metadata）里的location field，可以得知发推文的人的所在地。而服务层中的逻辑可以根据这个地址信息进行分组，然后统计在不同地区的人所关心的Hashtag是什么。
时间长达几周或者的几个月的数据，我们可以结合批处理层和速度层的数据视图来得出，而快至几个小时的数据我们又可以根据速度层的数据视图来获知，怎么样？这个架构是不是十分灵活？
看到这里，你可能会问，我在上面所讲的例子都是来自些科技巨头公司，如果我在开发中面对的数据场景没有这么巨大，又或者说我的公司还在创业起步阶段，我是否可以用到Lambda架构呢？
答案是肯定的！我们一起来看一个在硅谷旧金山创业公司的App后台架构。
Smart Parking案例分析
在硅谷地区上班生活，找停车位是一大难题。这里地少车多，每次出行，特别是周末，找停车位都要绕个好几十分钟才能找得到。
智能停车App就是在这样的背景下诞生的。这个App可以根据大规模数据所构建的视图推荐最近的车位给用户。
看到这里，我想先请你结合之前所讲到的广告精准投放案例，思考一下Lambda架构是如何应用在这个App里的，然后再听我娓娓道来。
好，我们来梳理一下各种可以利用到的大数据。
首先是可以拿到各类停车场的数据。这类数据的实时性虽然不一定高，但是数据的准确性高。那我们能不能只通过这类大数据来推荐停车位呢？
我举个极端的例子。假设在一个区域有三个停车场，停车场A现在只剩下1个停车位了。
停车场B和C还有非常多的空位。而在这时候距离停车场比A较近的位置有10位车主在使用这个App寻求推荐停车位。如果只通过车主和停车场的距离和停车场剩余停车位来判断的话，App很有可能会将这个只剩下一个停车位的停车场A同时推荐给这10位用户。
结果可想而知，只有一位幸运儿能找到停车位，剩下的9位车主需要重新寻找停车位。
如果附近又出现了只有一个停车位的停车场呢？同理，这个App又会推荐这个停车场给剩下的9位用户。这时又只能有一位幸运儿找到停车位。
如此反复循环，用户体验会非常差，甚至会导致用户放弃这个App。
那我们有没有办法可以改进推荐的准确度呢？
你可能会想到我们可以利用这些停车场的历史数据，建立一个人工智能的预测模型，在推荐停车位的时候，不单单考虑到附近停车场的剩余停车位和用户与停车场的相邻距离，还能将预测模型应用在推荐里，看看未来的一段时间内这个停车场是否有可能会被停满了。
这时候我们的停车位推荐系统就变成了一个基于分数（Score）来推荐停车位的系统了。
好了，这个时候的系统架构是否已经达到最优了呢？你有想到应用Lambda架构吗？
没错，这些停车场的历史数据或者每隔半小时拿到的停车位数据，我们可以把它作为批处理层的数据。
那速度层的数据呢？我们可以将所有用户的GPS数据聚集起来，这些需要每秒收集的GPS数据刚好又是速度层所擅长的实时流处理数据。从这些用户的实时GPS数据中，我们可以再建立一套预测模型来预测附近停车场位置的拥挤程度。
服务层将从批处理层和速度层得到的分数结合后将得到最高分数的停车场推荐给用户。这样利用了历史数据（停车场数据）和实时数据（用户GPS数据）能大大提升推荐的准确率。
总结
在了解Lambda架构后，我们知道Lambda架构具有很好的灵活性和可扩展性。我们可以很方便地将现有的开源平台套用入这个架构中，如下图所示。
当开发者需要迁移平台时，整体的架构不需要改变，只需要将逻辑迁移到新平台中。
例如，可以将Apache Spark替换成Apache Storm。而因为我们有批处理层这一概念，又有了很好的容错性。
假如某天开发者发现逻辑出现了错误，只需要调整算法对永久保存好的数据重新进行处理写入服务层，经过多次迭代后整体的逻辑便可以被纠正过来。现在有很多的开发项目可能已经有了比较成熟的架构或者算法了。
但是如果我们平时能多思考一下现有架构的瓶颈，又或者想一想现在的架构能不能改善得更好，有了这样的思考，在学习到这些经典优秀架构之后，说不定真的能让现有的架构变得更好。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-528387.html
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