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大数据处理系统的特征
1、鲁棒性和容错性 2、低延迟读取和更新能力 3、横向扩容 4、通用性 5、延展性 6、即席查询能力 7、最少维护能力 8、可调试性
Lambda架构
批处理层
存储数据集和生成Batch View 管理主数据集#xff0c;原始的#xff0c;不可变的原始的不可变的真实的
在大数据架构设计中批处理层是Lambda架构的核心组成部分之一其主要功能和特点如下 存储管理主数据集批处理层负责存储不可变的数据集和预先批处理计算好的视图。这意味着它处理的是历史数据确保数据的完整性和准确性。 预先计算结果批处理层使用分布式处理系统预先计算结果通过处理所有的历史数据来实现数据的准确性。这通常涉及到大规模的数据集需要强大的计算能力。 数据准确性由于批处理层基于完整的数据集重新计算它能够修复任何错误并更新现有的数据视图。这保证了数据的准确性和可靠性。 输出存储批处理层的输出通常存储在只读数据库中更新则完全取代现有的预先计算好的视图。 使用技术批处理层可以用Hadoop、Spark和Flink等框架进行计算。这些框架能够处理大规模数据集并提供强大的数据处理能力。 与实时数据处理的结合在Lambda架构中批处理层与速度处理层Speed Layer相结合以提供实时和历史数据的查询服务。速度层处理实时数据而批处理层处理历史数据两者的结合为用户提供了全面的数据视图。 数据冗余虽然批处理层提供了数据的准确性但也带来了数据冗余的问题因为同样的数据可能在批处理层和速度层都被处理。
综上所述批处理层在大数据架构中扮演着至关重要的角色它通过处理历史数据来保证数据的完整性和准确性同时与实时数据处理层相结合为用户提供全面的数据分析服务。
加速层
建立索引能快速查询存储实时试图并处理传入的数据流以便更新这些视图。 加速层相当于就是加速计算只处理增量的数据集。
分层计算的特点 1、容错性就是在加速层可能出现的错误可用在批处理层进行修正 2、复杂性隔离将复杂的实时处理隔离出来提高整个系统的鲁棒行和可靠性 3、横向扩容支持线性可扩展
服务层
用来响应用户的查询请求。
具体实现
Hadoop用来存储主数据集 Spark构成加速层 Hbase作为服务层 Hive创建可查询的视图
Kappa架构
数据系统数据查询 数据的特性WhenWhat也就是记录数据的版本 数据的存储Lambda数据是不可变的不可变只需要在后面追加数据即可
采用了重新处理事件的原则有能力在业务逻辑更新的情况下重新处理以前处理过的历史数据
删除了Batch Layer的架构。数据通道已消息队列进行替代。
lambda和kappa架构的对比
Lambda架构和Kappa架构是两种不同的大数据架构它们各自有不同的特点和适用场景。以下是它们的对比 架构复杂性与维护 Lambda架构包含批处理层和速度层需要维护两套系统这可能导致维护和管理上的复杂性增加。Kappa架构通过消除批处理层简化了架构减少了维护的复杂性。 实时性与历史数据处理 Lambda架构适合需要历史数据分析的场景通过批处理层可以处理历史数据。Kappa架构更侧重于实时数据处理适合对实时性要求极高的应用。 容错性与一致性 Lambda架构批处理层提供了强大的容错性和数据一致性保证适合对数据准确性要求极高的场景。Kappa架构依赖于流处理层的容错机制可能在某些场景下需要额外的措施来确保数据一致性。 技术适应性 Lambda架构由于其成熟的技术生态可能更容易找到经验丰富的技术人员。Kappa架构可能需要团队适应新的流处理技术。 数据冗余与存储成本 Lambda架构为实现不可变的数据需要存储原始数据数据的不断追加会带来很大的存储成本。Kappa架构通过重新处理历史数据改进逻辑算法可以减少数据冗余和存储成本。 开发和维护成本 Lambda架构批处理层和速度层采用两套不同的技术方案开发和维护成本都比较大。Kappa架构只需要维护实时处理模块可以降低开发和维护成本。 适用场景 Lambda架构因其优秀的稳定性和容错性仍被应用在众多场景中适合需要稳健机器学习模型的场景。Kappa架构适用于需要高实时性和灵活性的业务逻辑。
总的来说Lambda架构适合需要同时处理实时和历史数据的场景而Kappa架构则更适合对实时性要求高、历史数据处理需求相对较低的场景。选择哪种架构取决于具体的业务需求、数据处理的特点以及团队的技术能力。
