架构设计之大数据架构（Lambda架构、Kappa架构）_架构大数据:大数据技术及算法解析

大数据架构

• 一. 大数据技术生态
• 二. 大数据分层架构
• 三. Lambda架构
• • 3.1 Lambda架构分解为三层
    • 3.2 优缺点
    • 3.3 实际案例
• 四. Kappa架构
• • 4.1 结构图
    • 4.2 优缺点
    • 4.3 实际案例
• 五. Lambda架构与Kappa架构对比

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所属专栏：系统架构设计师

一. 大数据技术生态

1. 存储：主要包括HDFS、Kafka
   HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据
2. 计算：主要包括MapReduce、Spark、Flink
   MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据
3. 联机查询OLAP：包括kylin、impala等
4. 随机查询NoSQL：包括Hbase、Cassandra等
5. 挖掘、机器学习和深度学习等技术：包括TensorFlow、caffe、mahout

二. 大数据分层架构

大数据分层架构图：

大数据架构图：

HDFS：(Hadoop分布式文件系统)，它可以用来存储海量数据，适合运行在通用硬件上的分布式文件系统(Distributed File System)。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。 HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，【通常用于处理离线数据的存储】。

Hbase: 分布式、面向列的开源数据库，适合于非结构化数据存储。【实时数据和离线数据均支持】。

Flume: 高可用/可靠，分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

Kafka：一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

ZooKeeper：开放源码的分布式应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

三. Lambda架构

3.1 Lambda架构分解为三层

• 批处理层(Batch Layer)：两个核心功能，存储数据集和生成Batch View。
• 加速层(Speed Layer)：存储实时视图并处理传入的数据流，以便更新这些视图。
• 服务层(Serving Layer)：用于响应用户的查询请求，合并 Batch View 和 Real-time View 中的结果数据集到最终的数据集。

3.2 优缺点

其优点：
 容错性好、查询灵活度高 、易伸缩、易扩展

其缺点：
 全场景覆盖带来的编码开销。 针对具体场景重新离线训练一遍，益处不大。重新部署和迁移成本很高。

3.3 实际案例

四. Kappa架构

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