Apache Flink大数据lambada架构是什么？
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大数据平台中包含批量计算的Batch Layer和实时计算的Speed Layer，通过在一套平台中将批计算和流计算整合在一起，例如使用Hadoop MapReduce进行批量数据的处理，使用Apache Storm进行实时数据的处理。这种架构在一定程度上解决了不同计算类型的问题，但是带来的问题是框架太多会导致平台复杂度过高、运维成本高等。在一套资源管理平台中管理不同类型的计算框架使用也是非常困难的事情。
后来随着Apache Spark的分布式内存处理框架的出现，提出了将数据切分成微批的处理模式进行流式数据处理，从而能够在一套计算框架内完成批量计算和流式计算。但因为Spark本身是基于批处理模式的原因，并不能完美且高效的处理原生的数据流，因此对流式计算支持的相对较弱，可以说Spark的出现本质上是在一定程度上对Hadoop架构进行了一定的升级和优化。
2021-12-07 19:41:36赞同 展开评论 打赏
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