藏经阁-Lambda Processing.pdf
藏经阁-Lambda Processing.pdf 文件主要讲述了 Lambda 处理 Near Time Search Indexing 的应用场景和架构设计。下面是该文件中所涉及到的知识点：
Lambda 处理 Near Time Search Indexing
Lambda 处理 Near Time Search Indexing 是指使用 AWS Lambda 函数来处理近实时搜索索引的更新和维护。该架构设计旨在解决大型电商平台的搜索索引更新问题，实现近实时的搜索结果更新。
为什么选择 Lambda 处理
选择 Lambda 处理的原因是为了解决大型电商平台的搜索索引更新问题。传统的批处理方式无法满足近实时搜索索引的更新需求，而 Lambda 函数可以实时处理搜索索引的更新，提高搜索结果的新鲜度和准确性。
NRT 架构
NRT 架构是指 Near Real-Time 架构，旨在实现近实时搜索索引的更新。该架构设计包括数据采集、数据处理、索引构建和搜索服务四个部分。其中，Lambda 函数用于处理搜索索引的更新和维护。
Lambda 处理的优点
Lambda 处理 Near Time Search Indexing 的优点包括：
* 实时处理搜索索引的更新，提高搜索结果的新鲜度和准确性。
* 降低搜索索引更新的延迟，提高用户体验。
* 提高搜索服务的可扩展性和可靠性。
架构设计
该文件中还介绍了 Lambda 处理 Near Time Search Indexing 的架构设计。该架构设计包括以下几个部分：
* 数据采集：从多个数据源采集搜索索引的更新数据。
* 数据处理：使用 Lambda 函数处理搜索索引的更新数据。
* 索引构建：使用搜索引擎构建搜索索引。
* 搜索服务：提供搜索服务，响应用户的搜索请求。
挑战
在实施 Lambda 处理 Near Time Search Indexing 时，可能会遇到以下挑战：
* 合并实时数据与历史信号数据。
* 更新最新的属性值。
* 动态配置更新。
* 管理 Spark Streaming 组件的启动和停止。
解决方案
为了解决这些挑战，该文件中还介绍了以下解决方案：
* 使用 Lambda 函数合并实时数据与历史信号数据。
* 使用批处理方式计算历史信号数据。
* 使用动态配置更新机制来更新 Lambda 函数的配置。
* 使用 Spark Streaming 组件来管理实时数据的处理。
监控
在实施 Lambda 处理 Near Time Search Indexing 时，监控是非常重要的。该文件中还介绍了以下监控方案：
* 使用 Extended Spark Metrics API 来监控 Spark Streaming 组件。
* 注册自定义的累加器和仪表盘来监控关键指标。
* 使用 Kafka Consumer Lag 来监控 Kafka 消费者的延迟。
Lessons Learnt
该文件中还总结了实施 Lambda 处理 Near Time Search Indexing 的经验教训：
* 需要合理设计架构和配置以适应大规模数据处理。
* 需要使用合适的技术栈来实现 Lambda 函数和 Spark Streaming 组件。
* 需要监控和优化 Lambda 函数和 Spark Streaming 组件的性能。
藏经阁-Lambda Processing.pdf 文件主要讲述了 Lambda 处理 Near Time Search Indexing 的应用场景和架构设计，旨在解决大型电商平台的搜索索引更新问题，提高搜索结果的新鲜度和准确性。
