1.为什么要用Lambda Architecture

    在大数据处理系统中,数据处理的可靠性和实时性是一对矛盾,往往不可兼得。可靠性是指在任何异常出现的情况下,数据处理都能够做到不重不丢,并且最终得到准确的结果。实时性是指数据从输入到处理完毕输出的时间间隔。一般来说,对于像Hadoop MapReduce这样的批处理系统来说,可靠性很高,而实时性很差;对于Storm这样的流式处理系统来说,则情况正好相反。

    那么,有没有办法使得数据处理系统即可以做到高可靠,又可以做到低延迟呢?Lambda Architecture就是这个问题的答案。

    Lambda Architecture是为了满足如下需求:

    • 系统故障或人为错误不丢数据

    • 数据分析低延迟

    • 系统具备线性扩展能力

    • 系统中很容易增加新特性

 

2.Lambda Architecture是什么

Lambda 架构详解-1-LMLPHP

    如上图所示,Lambda Architecture由batch layer、speed layer、serving layer组成。在输入端集中接收数据,并拷贝数据,分别导入到batch layer和 speed layer。

2.1 Batch Layer

    • Batch layer的职责是保证数据处理的准确性和可靠性。

    • Batch layer首先把数据以其原始格式存储在HDFS上,以加强系统的可靠性。然后,利用Hadoop MapReduce作业对数据进行处理,并将结果保存起来(这种处理之后的数据称之为batch view)。Hadoop作业具有很好鲁棒性,在运行过程中出现各种异常时都不会损失数据。对于存储系统来说,这种批处理方式只需要随机读、追加写,不需要处理随机写、加锁、数据一致性等问题,因此大大简化了存储系统的设计。但是batch layer对数    据处理的延迟是很大的,通常是几个小时到几天。

2.2 Speed Layer

    • Speed layer的职责是满足所有实时性处理的需求。

    • Speed layer通常基于Storm这样的流式计算平台,通过快速的增量式算法,以分钟级、秒级甚至毫秒级来读取、分析、保存数据。对于存储系统,由于需要支持持续的update操作,其设计要复杂的多。为了简化问题,通常使用划窗机制来保存一段时间的数据,划窗的时间一般和batch layer的数据处理一致。

    • 流式处理往往使用内存计算,这意味着当出现异常(比如升级或工作节点异常)时,可能会导致数据的丢失或计算结果错误。然而,Lambda Architecture却不需要过多考虑这类问题,因为下一次batch layer的作业会再次处理所有数据并获得准确的结果。

2.3 Serving Layer

    • Serving layer的职责是将speed layer输出数据merge到batch layer输出数据上,从而得到一份完整的输出数据,并保存到诸如HBASE这样的NoSQL数据库中,以服务于在线检索应用。在batch计算结果之上meger少量实时数据,其结果同完全使用batch计算相比,具有很好的近似性。

 

3.Lambda Architecture的收益

    Lambda Architecture带来了如下收益:

    • 算法可以同时分析历史数据和短期实时数据,兼顾了准确性和实时性

    • 向存储介质的随机写入大大减少了,提升了性能

    • Batch Layer(在HDFS上)保存了原始数据,可以避免人为错误造成的数据损失

    当然,获得这些收益也是有代价的。Batch layer和speed layer事实上做了重复的计算。从资源的角度看,Lambda architecture消耗了更多的资源。

 

4.Lambda Architecture在产品中的应用案例

Lambda 架构详解-1-LMLPHP

    上图是一个用户画像产品的大数据处理架构的简化版本,略去了和这个主题无关的部分。可以看到这个产品采用了典型的Lambda Architecture:

    • Bigpipe百度自研的分布式流式数据传输系统,实时传输在线系统的日志,下游可以通过订阅的方式来获取数据。Bigpipe保证数据在传输过程中不重不丢。

    • Data Warehouse是基于HDFS的数据仓库,保存收到的所有原始数据。

    • Batch layer:一系列的Hadoop App完成用户特征的挖掘,App之间通过HDFS来交换数据。Batch layer每天运行一次,数据的延迟是一天。

    • Speed layer:利用百度自研的DStream实时流式计算平台,完成当天用户特征的实时挖掘。

    • MolaDB是百度自研的一个面向在线业务的低延迟KV数据库,存储挖掘后用户特征,并为在线系统提供服务。

    • Search Router是在线业务的检索入口,根据在线业务的检索请求查询MolaDB。

通过采用Lambda Architecture,即实现了海量用户画像数据的实时处理,同时也最大限度的保证了系统的可靠性。

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