Lambda架构通过设计来确保批处理和实时处理之间的一致性，主要通过以下机制：

1. 事务日志（Write-Ahead Logging）
概念：在批处理层，数据首先写入事务日志（如Kafka），确保数据的持久化和顺序性。
作用：实时层也从相同的事务日志中读取数据，确保批处理层和实时层处理的是相同的数据集。
2. 一致性视图（Consistent View）
概念：批处理层生成一个完整的数据视图，这个视图是最终一致的。
作用：实时层生成一个近实时的数据视图，这个视图可能包含一些延迟，但最终会与批处理层的视图一致。
3. 服务层（Serving Layer）
概念：服务层负责合并批处理层和实时层的结果，提供统一的数据视图。
作用：确保最终用户看到的数据是一致的，无论他们访问的是批处理视图还是实时视图。
4. 数据校验和校准（Data Validation and Calibration）
概念：定期校验批处理层和实时层的数据，确保它们的一致性。
作用：如果发现不一致，可以采取措施进行校准，如重新计算或修正数据。
5. 重计算（Recalculation）
概念：在某些情况下，如果实时层的数据与批处理层的数据不一致，可以重新计算实时层的数据。
作用：确保实时层的数据最终与批处理层的数据一致。
6. 数据版本控制（Data Versioning）
概念：为数据集维护版本信息，确保数据的一致性。
作用：在数据更新时，可以追踪数据的变化，确保批处理层和实时层使用相同版本的数据。
7. 事件时间与处理时间的区分（Event Time vs. Processing Time）
概念：区分事件时间（数据生成的时间）和处理时间（数据被处理的时间）。
作用：确保数据处理的顺序性和一致性，特别是在处理延迟数据时。
8. 事务性存储系统（Transactional Storage Systems）
概念：使用支持事务的存储系统来存储数据。
作用：确保数据的原子性和一致性，减少数据不一致的风险。
9. 重试机制（Retry Mechanisms）
概念：在数据处理过程中，如果出现失败，可以使用重试机制。
作用：确保数据最终被正确处理，减少数据不一致的风险。
结论
Lambda架构通过一系列机制来确保批处理和实时处理之间的一致性。

这些机制包括事务日志、一致性视图、服务层、数据校验和校准、重计算、数据版本控制、事件时间与处理时间的区分、事务性存储系统和重试机制等。

通过这些机制，Lambda架构能够提供一个统一、一致的数据视图，满足大规模数据处理和分析的需求。

联络方式:https://t.me/XMOhost26
交流群:https://t.me/owolai007
频道:https://t.me/owolaisister

太生气了，无法HOLD啦 >_<......