Lambda架构关键两个档次：Batch和Stream。Batch能够依照预约的批次转换数据，而Stream担任近乎实时地处置数据。Batch层通常被经常使用的场景是：在源系统中批量发送的数据，须要访问整个数据集，以启动所需的数据处置，不过由于数据集太大，不可口头流式处置。相反，那些带有小块数据包的高速数据须要在Speed层被处置。这些数据包要么相互独立，要么依照速度相近的形式构成了对应的高低文。显然，这两种类型的数据处置形式，都属于计算密集型，虽然Batch层的内存需求要高于Speed层。与之对应的架构方案须要具有可裁减性、容错性、性能长处、老本效益、灵敏性、以及散布式。
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