大数据Lambda架构是一种用于处理大规模数据的架构模式，它结合了批处理和实时处理两种方式，以应对大数据处理的需求。Lambda架构的目标是提供高性能、低延迟和容错性的数据处理解决方案。
Lambda架构的核心概念是将数据处理分为两个流程：批处理流程和实时流程。
批处理流程：批处理流程用于处理大量的历史数据，通常以离线方式进行。它包括数据的收集、存储和批量处理等步骤。批处理流程的优点是能够处理大规模数据，提供全面的数据分析和挖掘能力。常用的批处理技术包括Hadoop、Spark等。
实时流程：实时流程用于处理实时产生的数据，以满足对实时性要求较高的应用场景。它包括数据的收集、实时处理和实时查询等步骤。实时流程的优点是能够快速响应数据的变化，提供实时的数据分析和决策支持。常用的实时处理技术包括Apache Kafka、Apache Storm、Apache Flink等。
Lambda架构的应用场景包括：
大规模数据分析：Lambda架构能够处理大规模的历史数据，提供全面的数据分析和挖掘能力，适用于大数据分析场景，如用户行为分析、广告效果分析等。
实时数据处理：Lambda架构能够处理实时产生的数据，提供实时的数据分析和决策支持，适用于实时监控、实时风险控制等场景。
数据仓库和报表：Lambda架构能够将批处理和实时处理的结果进行整合，构建数据仓库和报表，提供全面的数据查询和分析能力。
日志分析：Lambda架构能够处理大量的日志数据，提供实时的日志分析和故障排查能力，适用于日志监控和分析场景。
总之，Lambda架构通过结合批处理和实时处理，提供了一种灵活、可扩展和容错的大数据处理架构，能够满足不同类型的大数据处理需求。
