大数据系统的关键问题：如何实时地在任意大数据集上进行查询？
最简单的方法是，直接在全体数据集上运行查询函数得到结果，但是这种方法的计算代码太大，所以不现实。

Lambda架构通过分解的三层架构来解决该问题：Batch Layer，Speed Layer和Serving Layer，如下图所示：

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1.Batch Layer

这层的功能主要有两点：

• 存储数据集
• 在数据集上预先计算查询函数，构建查询所对应的view

在全体数据集上运行查询的代价太大，但我们可以预先在数据集上计算并保存查询函数的结果，查询的时候可以直接返回结果（或通过简单加工）而无需重新进行完整费时的计算。
所以Batch Layer可以看成是一个数据预处理的过程。我们把针对查询预先计算并保存的结果称为View，其是Lamba架构的一个核心概念，通过View可以快速得到查询结果，如下图所示：

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注意：View是一个和业务关联性比较大的概念，其创建需要从业务自身需求出发。

2.Speed Layer

Batch Layer可以很好的处理离线数据，但有很多场景数据不断实时生成，且需要实时查询处理。Speed Layer是用来处理增量的实时数据。
Speed Layer对数据进行计算并生成Realtime View，其主要区别如下：

• Speed Layer处理数据为最近的增量数据流，Batch Layer处理的是全体数据集
• Speed Layer为了效率，接收到新数据时不断更新Realtime View，而Batch Layer根据全体离线数据集直接得到Batch View。

Lambda架构将数据处理分解为Batch Layer和Speed Layer有如下优点：

• 容错性。Speed Layer中处理的数据也不断写入Batch Layer，当Batch Layer中重新计算的数据集包含Speed Layer处理的数据集后，当前的Realtime View就可以丢弃，这意味着Speed Layer处理中引入的错误，在Batch Layer重新计算时都可以得到修正。
• 复杂性隔离。Batch Layer处理的是离线数据，可以很好的掌控。Speed Layer采用增量算法处理实时数据，复杂性比Batch Layer要高很多。通过分开Batch Layer和Speed Layer，把复杂性隔离到Speed Layer，可以很好的提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

3.Serving Layer

这一层用于响应用户的查询请求，合并Batch View和Realtime View中的结果数据集到最终的数据集。
这里涉及到数据合并的问题，如果查询函数满足Monoid性质（结合律，（a+b）+c = a + (b + c)），只需要简单的合并Batch View和Realtime View中的经过数据集。否则，需要把查询函数转换为多个满足Monoid性质的查询函数的运算，单独对每个满足Monoid性质的查询函数进行Batch View和Realtime View中的结果数据集合并，然后再计算得到最终的结果数据集。也可以根据业务自身特性，运用业务自身的规则来对Batch View和Realtime View中的结果数据集合并。

以下为Lambda架构的完整视图：

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数据流进入系统后，同时发往Batch Layer和Speed Layer处理。Batch Layer以不可变模型离线存储所有数据集，通过在全体数据集上不断重新计算构建查询所对应的Batch Views。Speed Layer处理增量的实时数据流，不断更新查询所对应的Realtime Views。Serving Layer响应用户的查询请求，合并Batch View和Realtime View中的结果数据集到最终的数据集。

4.Lambda架构技术选型

下图给出了Lambda架构中各个层常用的组件。数据流存储可选用基于不可变日志的分布式消息系统Kafka；Batch Layer数据集的存储可选用Hadoop的HDFS，或者是阿里云的ODPS；Batch View的预计算可以选用MapReduce或Spark；Batch View自身结果数据的存储可使用MySQL（查询少量的最近结果数据），或HBase（查询大量的历史结果数据）。Speed Layer增量数据的处理可选用Storm或Spark Streaming；Realtime View增量结果数据集为了满足实时更新的效率，可选用Redis等内存NoSQL。

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