大数据架构 - scolo

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大数据架构

2025-12-12
简述Lambda架构的基本组成及其优缺点 Lambda架构是一种大数据处理框架，包含三层：批处理层（Batch Layer）：处理全量数据，生成批处理视图速度层（Speed Layer）：处理实时数据流，生成实时视图服务层（Serving Layer）：合并批处理和实时视图，提供查询服务优点：容错性强、支持历史数据重算缺点：系统复杂、维护两套逻辑
- 2025年-12月-12日
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大数据架构
2025-12-12
简述Lambda架构的核心组成及其数据处理流程 Lambda架构由三个核心层组成：批处理层（Batch Layer）：处理全量历史数据，生成批处理视图速度层（Speed Layer）：实时处理增量数据，生成实时视图服务层（Serving Layer）：合并批处理视图和实时视图，提供统一查询接口数据处理流程：新数据同时写入批处理层和速度层，批处理层周期性处理全量数据，速度层实时处理最新数据，服务层整合两者结果。
- 2025年-12月-12日
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大数据架构
2025-12-12
设计一个实时用户行为分析系统的大数据架构核心架构应包含以下组件：数据采集层：使用Kafka作为消息队列收集用户行为日志实时处理层：通过Flink/Spark Streaming进行实时聚合分析批处理层：用Spark处理历史数据生成校正模型服务层：将实时结果与批处理结果在Druid/Pinot中合并存储层：HDFS存原始数据，Redis存实时结果，HBase存明细
- 2025年-12月-12日
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大数据架构
2025-12-11
简述Lambda架构的核心组成及各层作用 Lambda架构是一种大数据处理框架，包含三层：批处理层（Batch Layer）：处理全量历史数据，生成批处理视图速度层（Speed Layer）：实时处理增量数据，生成实时视图服务层（Serving Layer）：合并批处理和实时视图，提供低延迟查询核心目标：平衡准确性（批处理）与低延迟（实时处理）。
- 2025年-12月-11日
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大数据架构
2025-12-8
设计一个支持实时用户行为分析的Lambda架构 Lambda架构核心设计要点：三层结构：批处理层（Batch Layer）、速度层（Speed Layer）、服务层（Serving Layer）组件选型：批处理层用Spark/Hive，速度层用Flink/Kafka Streams，服务层用HBase/Cassandra数据流：原始数据同时写入批处理和流处理系统数据合并：服务层合并批处理视图（完整准确）和实时视图（最新增量）容错机制：通过批处理层修正速度层的计算误差
- 2025年-12月-8日
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大数据架构

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