Lambda架构的核心思想是“流与批的融合”，因为随着机器性能和数据框架的不断提升，用户其实并不关心底层如何运行，批处理还是流处理，而是可以按照统一的模型返回结果，这也是Lambda架构诞生的原因。现在很多应用如Spark、Flink都支持这种结构，即数据进入平台后可以选择批处理或流处理，但无论如何一致性都是一样的。
适合的场景也相对固定清晰。ClickHouseClickhouse由俄罗斯yandex公司开发。专为在线数据分析而设计。Clickhouse最大的特点首先是，速度快。为了快速采用列存储，列存储更好的支持压缩，压缩后的数据传输体积更小，所以更快；同时支持碎片化、分布式执行和SQL。
4、常用的大 数据分析软件有哪些(列举当前主流大 数据分析工具有哪些Da数据Industry由于数据的量巨大，传统的工具已经很难应付，所以我们需要使用更先进的现代化工具。下面是几个常用的软件:1。Smartbi 数据分析平台:定位。它集成了BI定义的各个阶段，并对各种业务数据库、数据仓库和大型数据分析平台进行处理、分析、挖掘和可视化展示。满足各类数据分析应用的所有用户需求，如大型数据分析、可视化分析、探索性分析、企业报表平台、应用共享等。
1993年，美国联邦科学、工程与技术协调委员会向国会提交了《重大挑战项目:高性能计算与通信》报告，该报告也被称为HPCC计划报告，即美国总统的科学战略项目。其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战。2.Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。
5、支持大型 数据库的服务器需要什么配置theegg是对的。硬盘的IO是数据库成功的关键。因为工作原理是数据应该在cpu开始计算之前从硬盘中读取并写入内存。如果硬盘读得太慢，那么cpu和内存都应该休息，等待硬盘读完再操作。经过这么多年的发展，cpu和内存都很牛逼，但是硬盘10年前家用电脑7200转，硬盘服务器15000转，现在家用电脑7200转，服务器15000转。性能上没有成本增加，只是简单地扩展了容量。
6、大 数据分析需要哪些工具一般大数据分析，先大数据 数据库，如MongoDB，GBase等。数据库.其次，会使用数据仓库工具对数据进行清洗、转换和处理，获得有价值的数据。然后使用数据建模工具进行建模。最后，使用工具Da 数据进行可视化分析。根据上面的描述，我们讨论根据流程使用的工具。1.Da 数据工具:数据存储和管理工具Da 数据完全从数据存储开始，也就是从Da 数据框架Hadoop开始。
