2024.9.7

本周重点研究了大数据环境下的混合处理架构，即实时处理和批处理的结合使用。我学习了Lambda架构，理解了如何在实际生产环境中同时处理实时数据和批量数据，以满足不同的业务需求。我在本地环境中搭建了一个简单的Lambda架构原型，使用Kafka和Spark Streaming进行实时处理，使用Hadoop进行批处理。Python方面，我继续研究了分布式机器学习，特别是如何在云环境中部署和管理大规模的机器学习模型。

本周总共花费了大约36小时在学习上。Lambda架构的学习和实践占据了20小时，分布式机器学习的学习占据了10小时，云环境中的模型部署占据了6小时。

花在编写代码上的时间约为26小时，其中14小时用于Lambda架构的代码实现，8小时用于分布式机器学习模型的编写和优化，4小时用于云环境中模型的部署和测试。

本周遇到的主要问题是在实现Lambda架构时，如何协调实时处理和批处理之间的数据一致性，解决这些问题花费了约8小时。此外，在云环境中部署机器学习模型时，遇到了一些资源配置和网络延迟的问题，花费了3小时进行调优和修复。

下周计划总结和巩固过去几周的学习成果，特别是对大数据环境中的实时处理、批处理和机器学习的整体理解。同时，准备在实际项目中应用这些技术，验证所学知识的实用性和有效性。

本周在实现Lambda架构时，遇到了如何协调实时处理和批处理的数据一致性问题，这让我进一步认识到在复杂的大数据系统中，数据一致性和处理延迟是需要权衡的关键问题。此外，云环境中的模型部署遇到了一些性能瓶颈，表明分布式环境中的资源管理是一个复杂的挑战。