大数据小白，公司需要落地大数据平台，数仓选型，选lambda还是hudi架构？

选择大数据平台的架构取决于您的具体业务需求和数据处理场景。以下是关于 Lambda 架构和 Hudi 架构的一些优缺点，希望对您做出选择时有所帮助：

Lambda 架构：

• 优点：
  • 灵活性：Lambda 架构支持批处理和流处理的结合，可以同时处理实时和离线数据。
  • 容错性：Lambda 架构具有高度的容错性，使系统对故障具有较好的鲁棒性。
  • 简化开发：Lambda 架构可以使用已经存在的开源批处理和流处理工具进行开发，如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache Flink。
• 缺点：
  • 复杂性：Lambda 架构在开发和管理方面具有一定的复杂性，需要同时维护批处理和流处理代码。
  • 延迟：由于分别进行实时和离线处理，所以 Lambda 架构可能存在一定的延迟。

Hudi 架构：

• 优点：
  • 时态性：Hudi 架构支持对数据进行增量更新，使其具有更好的时态性和可追溯性。
  • 性能：Hudi 架构在处理大规模数据时具有良好的性能，并可提供低延迟的查询。
  • 简化开发：Hudi 提供了易于使用的 API 和命令行工具，简化了开发和维护工作。
• 缺点：
  • 生态系统：相比一些更成熟的架构，Hudi 相对较新，其生态系统可能没有 Lambda 架构那么丰富。
  • 学习曲线：为了正确使用 Hudi 架构，可能需要对其内部工作原理和配置进行一定的学习和调优。

鉴于您的公司规模、行业和数据量，以及从零开始搭建大数据平台的情况，我建议您根据以下几点考虑进行选择：

• 如果实时性是您的主要关注点，并且您对数据一致性要求较高，那么 Lambda 架构可能更适合，因为它提供了同时处理实时和离线数据的能力。
• 如果您在处理大规模数据时更关注时态性和性能，并且对架构的复杂性有一定的容忍度，那么 Hudi 架构可能更适合，特别是当您需要进行增量更新和低延迟查询时。

无论您选择哪种架构，都要确保您有足够的资源、经验和专业支持来进行搭建、部署和维护大数据平台。

最重要的是，建议在做出选择之前，从您的团队和业务需求出发，调研和评估不同的解决方案，可能对您的具体情况进行原型验证，并咨询领域专家或大数据架构师的意见，以选择最适合您业务需求的大数据平台架构。

当从零开始搭建大数据平台，并且你的公司规模为500人，互联网金融领域，每天处理5T数据时，可以考虑以下关于Lambda架构和Apache Hudi的优缺点。

Lambda架构：

• 优点：

  • 实时性：Lambda架构支持实时数据处理，通过将数据流分成批处理和流处理两个路径，可以同时满足低延迟和高吞吐量的需求。
  • 可伸缩性：Lambda架构允许水平扩展，可以根据需求增加计算节点和存储节点来应对不断增长的数据量。
  • 数据可靠性：由于Lambda架构中包含了批处理和流处理两个部分，可以保证数据的容错性和可靠性。

• 缺点：

  • 复杂性：Lambda架构需要维护两个独立的数据处理路径（批处理和流处理），这增加了系统的复杂性和运维成本。
  • 延迟：尽管Lambda架构支持实时处理，但由于需要进行批处理和流处理的整合，可能会导致一定的延迟。

Apache Hudi：

• 优点：

  • 增量更新：Hudi提供了增量更新机制，可以有效地处理大型数据集的增量更新操作。
  • 最终一致性：Hudi提供了最终一致性的数据视图，可以保证在写入和查询过程中的数据一致性。
  • 支持多种数据格式和存储后端：Hudi支持多种数据格式（如Parquet、Avro）和存储后端（如HDFS、AWS S3），灵活适应不同场景需求。

• 缺点：

  • 学习曲线：使用Hudi需要学习和掌握其相关概念和操作方式，可能需要一些时间来熟悉。
  • 维护成本：Hudi的配置和维护可能需要较高的技术水平和资源投入。

根据你的情况，如果你希望建立一个实时的大数据处理平台，并且对延迟要求较高，Lambda架构可能是一个不错的选择。它可以通过批处理和流处理的组合来满足低延迟和高吞吐量的需求。

然而，如果你更关注增量更新和最终一致性等方面，以及支持多种数据格式和存储后端的灵活性，那么Apache Hudi可能更适合你的需求。

综合考虑公司规模、业务类型和数据处理量等因素，你还可以进一步调研和评估其他大数据平台解决方案，比如Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark等，以找到最适合你的需求的架构和技术选型。

根据您的需求，我建议您采用以下方案：

1. 数据存储：您可以使用Hadoop HDFS作为底层存储，用于存储海量数据。Hadoop HDFS具有高可用性和可扩展性，适合存储大规模数据。
2. 数据处理：您可以使用Apache Spark作为数据处理引擎。Apache Spark具有快速、可扩展和易用的特点，适合处理大规模数据。
3. 数据计算：您可以使用Apache Flink作为流处理引擎。Apache Flink具有低延迟、高吞吐量和可扩展性等特点，适合处理实时数据流。
4. 数据查询：您可以使用Apache HBase作为分布式数据库，用于存储和查询海量数据。Apache HBase具有高可用性和可扩展性，适合存储和查询大规模数据。