大数据Lambda架构

1 Lambda架构介绍

Lambda架构划分为三层,分别是批处理层,服务层,和加速层。最终实现的效果,可以使用下面的表达式来说明。

query = function(alldata)


1.1 批处理层(Batch Layer, Apache Hadoop)

批处理层主用由Hadoop来实现,负责数据的存储和产生任意的视图数据。计算视图数据是一个连续的操作,因此,当新数据到达时,使用 MapReduce迭代地将数据聚集到视图中。 将数据集中计算得到的视图,这使得它不会被频繁地更新。根据你的数据集的大小和集群的规模,任何迭代转换计算的时间大约需要几小时。

 

1.2 服务层(Serving layer ,Cloudera Impala)

服务层是由 Cloudera Impala框架来实现的,整体而言,使用了Impala的主要特性。从批处理输出的是一系列包含预计算视图的原始文件,服务层负责建立索引和呈现视图,以便于它们能够被很好被查询到。

由于批处理视图是静态的,服务层仅仅需要提供批量地更新和随机读,而Cloudera Impala正好符合我们的要求。为了使用Impala呈现视图,所有的服务层就是在Hive元数据中创建一个表,这些元数据都指向HDFS中的文件。随 后,用户立刻能够使用Impala查询到视图。

Hadoop和Impala是批处理层和服务层极好的工具。Hadoop能够存储和处理千兆字节(petabytes)数据,而Impala能够查询快 速且交互地查询到这个数据。可是,批处理和服务层单独存在,无法满足实时性需求。原因是MapReduce在设计上存在很高的延迟,它需要花费几小时的时 间来将新数据展现给视图,然后通过媒介传递给服务层。这就是为什么我们需要加速层的原因。

 

1.3 加速层 (Speed layer, Storm, Apache HBase)

在本质上,加速层与批处理层是一样的,都是从它接受到的数据上计算而得到视图。加速层就是为了弥补批处理层的高延迟性问题,它通过Strom框架计算实 时视图来解决这个问题。实时视图仅仅包含数据结果去供应批处理视图。同时,批处理的设计就是连续重复从获取的数据中计算批处理视图,而加速层使用的是增量 模型,这是鉴于实时视图是增量的。加速层的高明之处在于实时视图作为临时量,只要数据传播到批处理中,服务层中相应的实时视图结果就会被丢掉。这个被称作 为“完全隔离”,意味着架构中的复杂部分被推送到结构层次中,而结构层的结果为临时的,大大方便了连续处理视图。

令人疑惑的那部分就是呈现实时视图,以便于它们能够被查询到,以及使用批处理视图合并来获得全部的结果。由于实时视图是增量的,加速层需要同时随机的读和 写。为此,我将使用Apache HBase数据库。HBase提供了对Storm连续地增量化实时视图的能力,同时,为Impala提供查询经批处理视图合并后得到的结果。Impala 查询存储在HDFS中批处理视图和存储在HBase中的实时视图,这使得Impala成为相当完美的工具。

 

Lambda抽象架构也可以这样来描述:

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