软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践(13)

接前一篇文章:软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践(12)

所属章节:

第19章. 大数据架构设计理论与实践

第4节 Kappa架构

19.4.2 Kappa架构介绍

Kappa架构由Jay Kreps提出(Lambda由Storm之父Nayhan Marz提出),不同于Lambda同时计算流计算和批计算合并视图,Kappa只会通过流计算一条数据链路来计算并产生视图 。Kappa同样采用了重新处理事件的原则,对于历史数据分析类的需求,Kappa要求数据的长期存储能够以有序日志流的方式重新流入计算引擎,重新产生历史数据的视图。本质上是通过改进Lambda架构中的Speed Layer,使它既能够进行实时数据处理,同时也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。

Kappa架构的原理就是:

在Lambda的基础上进行了优化,删除了Batch Layer的架构,将数据通道以消息队列进行替代 。因此对于Kappa架构来说,依旧以流处理为主,但是数据在数据湖层面进行了存储当需要进行离线分析或者再次计算的时候,则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次即可。Kappa数据处理架构如图19-10所示:

如上图所示,输入数据直接由实时层的实时数据处理引擎对源源不断的源数据进行处理,再由服务层的服务后端进一步处理以提供上层的业务查询。而中间结果的数据都是需要存储的,这些数据包括历史数据与结果数据,统一存储在存储介质中。

Kappa方案通过精简链路解决了数据写入和计算逻辑复杂的问题 。但它依然没有解决存储和展示的问题,特别是在存储上,使用类似Kafka的消息队列存储长期日志数据,数据无法压缩,存储成本很大。绕过(work around)方案是使用支持数据分层存储的消息系统(如Pulsar,支持将历史消息存储到云上存储系统),但是分层存储的历史日志数据仅能用于Kappa backfill作业,数据的利用率依然很低。

从使用场景上来看,Kappa架构与Lambda架构相比,主要有两点区别:

(1)Kappa不是Lambda的替代架构,而是其简化版本。Kappa架构放弃了对批处理的支持,更擅长业务本身为增量数据写入场景的分析需求。例如,各种时序数据场景,天然存在时间窗口的概念,流式计算直接满足其实时计算和历史补偿任务需求;

(2)Lambda直接支持批处理,因此更适合对历史数据分析查询的场景。比如,数据分析师需要按任意条件组合对历史数据进行探索性的分析,并且有一定的实时性需求,期望尽快得到分析结果,批处理可以更直接高效地满足这些需求。

至此,"19.4.2 Kappa架构介绍"的全部内容就讲解完了。更多内容请看下回。

相关推荐
月上柳青1 小时前
rrk3588 与 NPU 主机下的异构通信:基于 PCIe 的设计与实现
系统架构
数据与人工智能律师1 小时前
解码Web3:DeFi、GameFi、SocialFi的法律风险警示与合规路径
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链
九河云2 小时前
TOS + 数字孪生:集装箱码头的智能进化密码
大数据·服务器·网络·数据库·数字化转型
说私域2 小时前
开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序在竞争激烈的中低端面膜服装行业中的应用与策略
大数据·人工智能·小程序
bemyrunningdog2 小时前
IntelliJ IDEA合并分支到master全攻略
大数据·elasticsearch·intellij-idea
孟意昶2 小时前
Doris专题17- 数据导入-文件格式
大数据·数据库·分布式·sql·doris
星光一影3 小时前
Java版小区物业管理系统/业主端/物业端/管理端/支持公众号、小程序、app
java·大数据·小程序
武子康3 小时前
大数据-125 - Flink 实时流计算中的动态逻辑更新:广播状态(Broadcast State)全解析
大数据·后端·flink
数在表哥3 小时前
从数据沼泽到智能决策:数据驱动与AI融合的中台建设方法论与技术实践指南(一)
大数据·人工智能
还是大剑师兰特4 小时前
Hadoop面试题及详细答案 110题 (71-85)-- 集群部署与运维
大数据·hadoop·大剑师·hadoop面试题