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大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的lambda架構(gòu)以及unifield架構(gòu)
2019-04-30
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在大數(shù)據(jù)架構(gòu)中，有兩個十分常見的架構(gòu)，那就是lambda架構(gòu)和unifield架構(gòu)，這兩個架構(gòu)在大數(shù)據(jù)中占據(jù)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(gòu)和unifield架構(gòu)，幫助大家更深一步的去了解大數(shù)據(jù)，為今后我們的大數(shù)據(jù)學習有幫助。

1.lambda架構(gòu)

在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，Lambda架構(gòu)算是一個重要的架構(gòu)，大多數(shù)架構(gòu)基本都是Lambda架構(gòu)或者基于其變種的架構(gòu)。通常來說，Lambda的數(shù)據(jù)通道分為兩條分支：實時流和離線。實時流依照流式架構(gòu)，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(shù)據(jù)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(gòu)的優(yōu)點十分明顯，那就是既有實時又有離線，對于數(shù)據(jù)分析場景涵蓋的非常到位。當然，這個架構(gòu)的缺點也需要我們?nèi)チ私?，那就是離線層和實時流雖然面臨的場景不相同，但是其內(nèi)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(gòu)的適用場景同時存在實時和離線需求的情況。

2.unifield架構(gòu)

Unifield架構(gòu)表現(xiàn)更激進，將機器學習和數(shù)據(jù)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(xù)訓練。Unifield架構(gòu)的優(yōu)點就是提供了一套數(shù)據(jù)分析和機器學習結(jié)合的架構(gòu)方案，完美的解決了機器學習如何與數(shù)據(jù)平臺進行結(jié)合的問題。缺點則是這個架構(gòu)實施復雜度更高，對于機器學習架構(gòu)來說，從軟件包到硬件部署都和數(shù)據(jù)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(shù)更高。所以這個架構(gòu)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(shù)據(jù)架構(gòu)的相關(guān)知識，具體就是unifield架構(gòu)以及l(fā)ambda架構(gòu)。在大數(shù)據(jù)中，這兩種架構(gòu)都是十分常見的架構(gòu)，所以大家要對這兩個架構(gòu)有所了解，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。

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