本篇文章中分析Lambda三层结构模型的适用场景，同时暴露出Lambda架构一个最明显的问题：它需要维护两套分别跑在批处理和实时计算系统上面的代码，而且这两套代码需要产出一致的结果。

Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构，包括有：高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immunability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，Hbase等各类大数据组件。

市场上很多玩家已经建造了MapReduce工作流用来日常处理兆兆字节的历史数据。

目前，市场上很多玩家都已经成功构建了MapReduce工作流程，每天可以处理TB级的历史数据，但是在MapReduce上跑数据分析真的太慢了。所以我们给大家介绍利用批处理和流处理方法的Lambda架构，本文中将利用Apache Spark(Core，SQL，Streaming)，Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。

Lambda表达式学习 中文WORD版,本文档主要讲述的是Lambda表达式学习；希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看

C# Lambda Expressions是我们在开发过程中使用在数据删除操作时用到的，那么如果你是在学习LINQ to SQL的时候，那么建议你对C# Lambda Expressions还是要了解一下，以便操作的时候正确使用。