采用Lambda架构的目的是保证实时和离线数据的一致性。

通俗简单理解就是：kafka中的实时数据分两个条线

（1）实时条线，通过Storm、SparkStreaming、Flink等大数据实时处理框架，将kafka中的数据进行实时处理，然后将计算逻辑封装成jar包。

（2）离线条线，通过Hive等，当天结束后，对上面封装成的jar包跑一遍，将离线数据分析结果导入数据应用层，覆盖掉当天之前的实时数据。

这样做的好处是：保证了实时和离线数据的一致性，并且防止kafka中丢数据。

上图是标准的Lambda架构的原理图，第一层Batch Layer（批处理层）做离线处理，第三层Speed Layer（实时处理层）做实时处理，中间层Serving Layer（服务层）做数据的获取。

相当于把同一个数据源的数据即做了实时处理，又做了离线数据，在服务层依据需求获取实时/离线数据。

只是现在一般在当天结束后，对全天的实时数据（此时已经变成离线数据了）进行离线处理，然后覆盖掉当天得出的实时处理结果，这也是目前Lambda架构的企业常用的一种情况。