GeoMesa提供基于Accumulo和Kafka（http://www.geomesa.org/documentation/current/user/lambda/index.html）的lamda数据存储。但它还为离线和在线分析提供Storm和Spark支持。能否列出GeoMesa lamda数据存储的一些用例？例如，它为GeoServer提供了哪些优势？
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GeoMesa Lambda DataStore绝对是一个先进的＆＃39;特征。如果您的数据类型在永久保存到数据库之前可能会经常更新，那么Lambda DataStore可能非常合适。
作为一个具体的例子（并且适用于我，因为我从火车上发帖:)），考虑为火车旅行提供汇总层。火车开始时，人们会想要更新给定数据的摘要。另一方面，一旦列车完成行程，记录将不再更新。
传统/简单的GeoMesa方法是编写一个流媒体软件，将更新写入GeoMesa Kafka数据存储区。一旦航程完成，流媒体应用程序可以写入Accumulo或HBase。寻求查询实时更新和历史记录的应用程序需要跨两个层（一个Kafka层和一个持久数据库层）进行协调。
Lambda数据存储区允许所有写入发生在Lambda数据存储区中。当记录正在接收更新时，记录在Kafka中处理。当轨道更新超时时，记录将持久保存到Accumulo。在GeoServer中，可以从实时和历史角度一起查询Lambda数据存储区中的记录。 （作为一个细节，可以使用视图参数将查询限制为Lambda数据存储区的瞬态或持久部分。）