长春朝阳网站建设,网站空间域名购买,云一网站设计,一般网站的前台功能模块大数据架构有Lambda架构和Kappa架构。 大数据可以解决的问题?
处理非结构化和半结构化数据。大数据复杂性、不确定性特征描述和刻画方法以及大数据系统建模。数据易构性 与 决策易购性的关系。#xff08;数据易构性主要是不同的数据库种类#xff09; 大数据处理系统系统特…大数据架构有Lambda架构和Kappa架构。 大数据可以解决的问题?
处理非结构化和半结构化数据。大数据复杂性、不确定性特征描述和刻画方法以及大数据系统建模。数据易构性 与 决策易购性的关系。数据易构性主要是不同的数据库种类 大数据处理系统系统特征
鲁棒性和容错性低延迟读取和更新能力横向扩展通用性延展性即席查询能力及时响应用户查询需求最少维护能力可调试性 Lambda架构设计目的在于提供一个满足大数据系统关键特性的架构。整合离线计算和实时计算融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则。
Lambda架构应用场景机器学习、物联网、流处理。 可分解为三层
批处理层、加速层和服务层。
批处理层处理离线数据历史数据。
加速层实时计算追加的在线数据。
服务层流处理视图、批处理视图和查询视图。 HadoopHDFS用于存储主数据集Spark可构成加速度层HBase作为服务层。
Hadoop是分布式文件系统存储我们的历史主数据。
Spark是专门大数据处理快速通用的计算引擎。 Lambda优点容错性好查询灵活性易扩展和易伸缩。
缺点全场景覆盖代码带来的开销。针对离线的益处不大可以考虑不需要批处理只需要实时处理。 Lambda本质是事件溯源隐式调用和CQRS 读写分离。
因为lambda是通过消费kafka来存储和计算数据的以事件驱动为核心业务数据只是驱动产生的视图并且 批处理和加速层实现读写分离。写到视图再从视图里面读并不是实时写和实时读。 Kappa架构的原理
在lambda的基础上进行优化删除了batch layer批处理层将数据通道以消息队列进行代替。来了数据直接塞到消息队列以流处理为主实时计算没有问题当需要离线分析的时候则将数据湖的数据再次通过消息队列重播一次。 Kappa和lambda的区别
kappa不是lambda的替换架构而是其简化版kappa擅长数据增量的写入。Lambda更适合对历史数据的分析。 Kappa的缺点
消息中间件 缓存的数据量和回溯数据有性能瓶颈。通常算法是180天的数据回溯。大量不同的实时流进入消息队列非常依赖计算机系统的能力。抛弃了离线数据所以它离线计算没有lambda稳定。 Kappa流式数据处理框架核心思想是读取HDFS里数据仓库数据一并实现实时计算和历史数据计算。 混合架构系统
Kappaflink构件kappa架构利用Flink来计算主要解决kappa分析历史数据能力不足问题。 区别
开发复杂度和维护
Lambda架构更复杂开发和维护成本高需要维护两套。
Kappa架构只需要维护一套复杂度低开发、维护成本低。 计算开销
Lambda需要一直运行批处理实时计算计算开销大。
Kappa必要进行全量计算计算开销相对小。 实时性
Lambda和kappa都可以满足实时性。 历史数据处理能力
Lambda批示全量处理吞吐量大历史数据处理能力强。
Kappa流式全量处理吞吐相对较低历史处理能力弱。 如果业务对Hadoop和spark和strom等关键技术依赖选择lambda。
如果依赖Flink计算引擎则kappa更合适。 批处理层每天凌晨将kafka浏览、下单消息同步到HDFS再将HDFS中的日志解析成Hive表用hive sql/spark sql计算出分区统计结果hive表最终hive表导出到mysql服务中。另一方面曝光、点击和花费通过外部数据的第三方api获取写入mysql表。
