传统系统的问题
“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。IT和DT之间，不仅仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”
——阿里巴巴董事局主席马云。
数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。 传统应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统。当用户访问量增加时，数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载时，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。出现这种情况以后，在系统架构上就采用下图的架构，在数据库和应用中间过一层缓冲隔离，缓解数据库的读写压力。
然而，当用户访问量持续增加时，就需要考虑读写分离技术（Master－Slave）架构则如下图，分库分表技术。现在，架构变得越来越复杂了，增加队列、分区、复制等处理逻辑。应用程序需要了解数据库的schema，才能访问到正确的数据。
商业现实已经发生了变化，所以现在更快做出的决定更有价值。除此之外，技术也在不断发展。Kafka，Storm，Trident，Samza，Spark，Flink，Parquet，Avro，Cloud providers等都是工程师和企业广泛采用的流行语。因此，现代基于Hadoop的M/R管道（使用Kafka，Avro和数据仓库等现代二进制格式，即Amazon Redshift，用于临时查询）可能采用以下方式：
这看起来相当不错，但它仍然是一种传统的批处理方式，具有所有已知的缺点，主要原因是客户端的数据在批处理花费大量时间完成之前的数据处理时，新的数据已经进入而导致数据过时。
Lambda架构简介
对低成本规模化的需求促使人们开始使用分布式文件系统，例如 HDFS和基于批量数据的计算系统（MapReduce 作业）。但是这种系统很难做到低延迟。用 Storm 开发的实时流处理技术可以帮助解决延迟性的问题，但并不完美。其中的一个原因是，Storm 不支持 exactly-once 语义，因此不能保证状态数据的正确性，另外它也不支持基于事件时间的处理。有以上需求的用户不得不在自己的应用程序代码中加入这些功能。后来出现了一种混合分析的方法，它将上述两个方案结合起来，既保证低延迟，又保障正确性。这个方法被称作 Lambda 架构，它通过批量 MapReduce作业提供了虽有些延迟但是结果准确的计算，同时通过Storm将最新数据的计算结果初步展示出来。
Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm，Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成。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。
