В мире больших данных организации сталкиваются с проблемой обработки и анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Лямбда-архитектура — популярный подход к решению этой задачи. Лямбда-архитектура — это архитектура обработки данных, сочетающая пакетную и потоковую обработку в единой системе. Этот подход был представлен Натаном Марцем в 2014 году в его книге «Большие данные: принципы и лучшие практики масштабируемых систем данных в реальном времени». В этой статье мы углубимся в то, что такое лямбда-архитектура и почему она важна для управления большими данными.
Что такое лямбда-архитектура?
Лямбда-архитектура — это архитектура обработки данных, которая сочетает в себе пакетную обработку, обработку в реальном времени и уровни обслуживания в единой системе. Архитектура предназначена для обработки больших объемов данных и обеспечения обработки и анализа в реальном времени. Система обрабатывает данные параллельно и выдает точные и своевременные результаты.
Лямбда-архитектура состоит из трех уровней: пакетной обработки, обработки в реальном времени и уровня обслуживания. Уровень пакетной обработки отвечает за обработку больших объемов данных в пакетах. Этот уровень используется для выполнения сложных вычислений над данными, которые не зависят от времени. Пакетная обработка обычно включает в себя запись данных в распределенную файловую систему, такую как распределенная файловая система Hadoop (HDFS), их обработку с использованием механизма пакетной обработки, такого как Apache Spark или Apache Flink, а затем сохранение результатов в хранилище данных, таком как HBase или Cassandra. .
Уровень обработки в реальном времени отвечает за обработку данных в режиме реального времени по мере их поступления. Этот уровень используется для выполнения вычислений с данными, чувствительными ко времени. Обработка в реальном времени обычно включает в себя получение данных из источников данных в реальном времени, таких как Apache Kafka или Apache Pulsar, их обработку с помощью механизма потоковой обработки, такого как Apache Storm или Apache Samza, а затем сохранение результатов в хранилище данных в реальном времени, например как Apache Cassandra или Apache HBase.
Уровень обслуживания отвечает за обслуживание результатов уровней пакетной обработки и обработки в реальном времени. Этот уровень обеспечивает единое представление данных для запросов и анализа. Уровень обслуживания обычно использует базу данных NoSQL, такую как Apache Cassandra или Apache HBase, для хранения результатов слоев пакетной обработки и обработки в реальном времени.
Почему лямбда-архитектура важна для управления большими данными?
Лямбда-архитектура важна для управления большими данными по нескольким причинам. Во-первых, архитектура обеспечивает единую систему для обработки и анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Это позволяет организациям принимать более быстрые и точные решения на основе данных.
Во-вторых, лямбда-архитектура обеспечивает отказоустойчивость и масштабируемость. Система предназначена для обработки сбоев и горизонтального масштабирования по мере увеличения объема данных. Это гарантирует, что система всегда доступна и может обрабатывать любой объем данных.
В-третьих, лямбда-архитектура обеспечивает гибкость в обработке данных. Система может выполнять как пакетную обработку, так и обработку в режиме реального времени, что позволяет организациям обрабатывать данные так, как это лучше всего соответствует их потребностям.
В-четвертых, лямбда-архитектура экономична. В архитектуре используются инструменты с открытым исходным кодом, такие как Hadoop, Spark и Cassandra, которые доступны бесплатно. Это делает его экономически эффективным решением для обработки и анализа больших объемов данных.
В заключение, лямбда-архитектура — это архитектура обработки данных, которая сочетает в себе пакетную обработку, обработку в реальном времени и уровни обслуживания в единой системе. Архитектура важна в управлении большими данными, поскольку она обеспечивает единую систему для обработки и анализа больших объемов данных в режиме реального времени, обеспечивает отказоустойчивость и масштабируемость, обеспечивает гибкость в обработке данных и экономична. Организации могут извлечь выгоду из использования лямбда-архитектуры для обработки и анализа своих данных в режиме реального времени и принятия более быстрых и точных решений на основе данных.
