1、局限：离线与实时数据一致性难以保障。开发人员需维护两套系统（Batch层和Speed层），增加复杂性。图2：Lambda架构通过Batch层处理离线数据、Speed层处理实时数据，Serving层整合结果，实现流批结合。
2、实时数仓的两种技术架构：Lambda和KAPPaLambda架构概述：Lambda架构是一种经典的大数据实时数仓架构，它将数据处理分为批处理和流处理两条线，以满足对数据的实时性和准确性的双重需求。架构图：核心组件与流程：数据源：通过Kafka、Flume等数据组件收集。
3、三张图讲清楚大数据基础设施hadoop、Lambda、Kappa架构第一代基础设施：Hadoop架构概述：Hadoop是第一代大数据基础设施的代表，专注于离线数据处理。它提供了一整套解决方案，底层以HDFS分布式文件系统做数据存储，并通过MapReduce计算模型处理数据。核心组件与功能：HDFS：分布式文件系统，用于存储大数据。
4、Lambda架构和Kappa架构是大数据处理领域中两种重要的架构模式，它们各自具有独特的特点和适用场景。Lambda架构 Lambda架构最早由Storm的创始人Nathan Marz提出，它结合了离线处理和实时处理两种技术。
5、Lambda架构和Kappa架构都是为了解决大数据处理中的实时性和可靠性问题而提出的两种不同数据架构。以下是两者的详细对比：Lambda架构核心特点：数据摄取层：负责收集原始数据，并将其复制以分别进行进一步的实时和批处理。
大数据离线计算是网站流量分析的重要手段之一，它通过对海量日志数据的采集、处理和分析，为网站管理员、运营人员和推广人员提供了丰富的网站分析度量，有助于优化网站结构、提升用户体验和实现精准营销。日志数据的采集 网站日志是web服务器所记录的访问日志，它记录了用户访问网站时的各种行为数据。
数据存储与管理：离线计算需要存储和管理大量的历史数据，对数据存储和管理能力提出了较高要求。总结实时计算和离线计算在数据处理延迟性、处理模式、应用场景及面临的挑战等方面存在显著差异。实时计算适用于需要即时反馈或决策的场景，而离线计算则适用于对历史数据进行批量处理和分析的场景。
如何进行离线计算-1：基于Flume的数据采集与预处理 离线计算通常涉及一系列复杂的流程，包括数据采集、预处理、建模和分析等步骤。本文将重点介绍离线计算的第一步——数据采集与预处理，特别是如何使用Flume进行数据采集，并对数据进行初步处理。
离线计算是指在无网络连接或网络连接不稳定的情况下，计算机或服务器进行的计算任务。以下是关于离线计算的详细解释：应用场景 网络隔离：在一些对数据安全要求极高的场合，如军事、金融等领域，为了保证数据不被非法访问或泄露，系统会要求在无网络连接的情况下进行计算。
在进行离线计算时，数据建模和ETL过程是关键步骤。数据建模旨在组织和定义数据结构，为后续的分析和处理提供基础。这包括定义实体、属性和关系，构建数据模型以满足业务需求。ETL（Extract， Transform， Load）过程是将数据从源系统提取、进行转换并最终加载到目标系统中。
大数据开发工程师主要负责利用大数据技术解决数据存储、处理和分析等问题，以挖掘数据的价值并为企业决策提供支持。他们的工作涉及大数据生态系统的多个方面，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等。
数据中台开发：构建数据中台，支持接入各种数据源，进行数据清洗、转换和整合，为业务团队提供统一的数据服务。技术研究与创新 技术学习：持续关注大数据领域的新技术、新框架，不断提升自己的技术水平和业务能力。技术创新：探索大数据技术在业务场景中的创新应用，推动业务发展和数字化转型。
大数据工程师：负责大数据平台的搭建、维护和优化，以及大数据应用的开发。大数据维护工程师：专注于大数据系统的日常维护和故障排查。大数据研发工程师：参与大数据技术的研发，包括算法优化、数据处理流程设计等。大数据架构师：负责大数据系统的整体架构设计，确保系统的高可用性和可扩展性。
大数据开发工程师是指专门从事大数据相关技术研究和应用的工程技术人员。他们主要负责大数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘等工作，并利用这些技术对数据进行管理和维护，同时提供相关的数据服务。
大数据开发工程师的工作职责主要包括以下几点：技术掌握与应用：熟练掌握LINUX和Java：作为大数据开发工程师，需要熟练掌握linux操作系统和JAVA编程语言，这是进行大数据开发的基础。熟悉大数据相关技术：包括但不限于Hadoop、HBase、Hive等大数据处理框架和技术，能够灵活应用这些技术进行数据处理和分析。
大数据开发工程师是从事大数据相关技术研究和应用的工程技术人员。他们的主要工作内容包括：数据采集与清洗：负责从各种数据源获取大量的数据，并进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。数据分析与治理：运用各种分析工具和技术，对数据进行深入的分析和挖掘，提取有价值的信息，并制定相应的数据治理策略。
