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实时与批量计算结果不一致引起的数据口径问题：因为批量和实时计算走的是两个计算框架和计算程序，算出的结果往往不同，经常看到一个数字当天看是一个数据，第二天看昨天的数据反而发生了变化。 批量计算在计算窗口内无法完成：在IOT时代，数据量级越来越大，经常发现夜间只有4、5个小时的时间窗口，已经无法完成白天20多个小时累计的数据，保证早上上班前准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题。 开发和维护的复杂性问题：Lambda 架构需要在两个不同的 API（application programming interface，应用程序编程接口）中对同样的业务逻辑进行两次编程：一次为批量计算的ETL系统，一次为流式计算的Streaming系统。针对同一个业务问题产生了两个代码库，各有不同的漏洞。这种系统实际上非常难维护 服务器存储大：数据仓库的典型设计，会产生大量的中间结果表，造成数据急速膨胀，加大服务器存储压力。
2021-12-12 15:52:11赞同 展开评论 打赏
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