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大數據架構中的lambda架構以及unifield架構
2019-04-30
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在大數據架構中，有兩個十分常見的架構，那就是lambda架構和unifield架構，這兩個架構在大數據中占據著十分重要的地位，在這篇文章中我們就給大家介紹一下lambda架構和unifield架構，幫助大家更深一步的去了解大數據，為今后我們的大數據學習有幫助。

1.lambda架構

在大數據系統中，Lambda架構算是一個重要的架構，大多數架構基本都是Lambda架構或者基于其變種的架構。通常來說，Lambda的數據通道分為兩條分支：實時流和離線。實時流依照流式架構，保障了其實時性，而離線則以批處理方式為主，保障了最終一致性。這就是流式通道處理為保障實效性更多的以增量計算為主輔助參考，而批處理層則對數據進行全量運算，保障其最終的一致性，因此Lambda最外層有一個實時層和離線層合并的動作，此動作是Lambda里非常重要的一個動作。這也是很多人最容易忽略的地方。而lambda架構的優點十分明顯，那就是既有實時又有離線，對于數據分析場景涵蓋的非常到位。當然，這個架構的缺點也需要我們去了解，那就是離線層和實時流雖然面臨的場景不相同，但是其內部處理的邏輯卻是相同，因此有大量榮譽和重復的模塊存在。正因為如此，這個架構的適用場景同時存在實時和離線需求的情況。

2.unifield架構

Unifield架構表現更激進，將機器學習和數據處理揉為一體，從核心上來說，Unifield依舊以Lambda為主，不過對其進行了改造，在流處理層新增了機器學習層。新增了模型訓練部分，并且將其在流式層進行使用。同時流式層不單使用模型，也包含著對模型的持續訓練。Unifield架構的優點就是提供了一套數據分析和機器學習結合的架構方案，完美的解決了機器學習如何與數據平臺進行結合的問題。缺點則是這個架構實施復雜度更高，對于機器學習架構來說，從軟件包到硬件部署都和數據分析平臺有著非常大的差別，因此在實施過程中的難度系數更高。所以這個架構學習起來是比較困難的。

我們在這篇文章中為大家介紹了兩種常見的大數據架構的相關知識，具體就是unifield架構以及lambda架構。在大數據中，這兩種架構都是十分常見的架構，所以大家要對這兩個架構有所了解，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。


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