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大数据架构风格lambda
5月前
理解问题大数据架构风格lambda
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Lambda架构简介
Lambda架构是一种大数据处理框架,由Nathan Marz在2011年提出6。它旨在处理大规模数据,同时结合了批处理和流处理的优势,以实现低延迟和高吞吐量的数据处理16。Lambda架构的核心思想是将数据系统分为三个层次:批处理层(Batch Layer)、速度层(Speed Layer)和服务层(Serving Layer)489。
架构层次
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批处理层(Batch Layer):这一层负责存储主数据集和预先计算好的数据视图。它基于完整的历史数据集进行预计算,确保了结果的准确性59。通常使用Hadoop、Spark等框架进行处理。
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速度层(Speed Layer):速度层关注于实时处理,能够快速响应和处理新产生的数据,以实现低延迟的数据输出9。
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服务层(Serving Layer):服务层用于响应查询,将批处理层和速度层的结果进行合并,以提供一致的视图给用户14。
优点
- 稳定性:Lambda架构经过多年发展,被证明是一种稳定的架构,尤其在实时计算成本控制方面表现良好7。
- 容错性:对硬件故障和人为失误具有很好的容错性58。
- 灵活性和可扩展性:Lambda架构具有很好的灵活性和可扩展性,能够适应不同的数据处理需求5。
缺点
- 数据一致性问题:由于批量和实时计算走的是两个不同的计算框架,可能导致计算结果不一致,引起数据口径问题7。
- 计算窗口限制:在数据量级日益增长的IoT时代,夜间的计算窗口可能无法完成白天累积的大量数据的处理7。
- 维护复杂性:需要维护两套系统(批处理和流处理),增加了维护的复杂性和成本10。
Kappa架构对比
与Lambda架构相比,Kappa架构采用了批流合一的方式,只使用流处理管道,而去除了批处理管道。在需要批处理时,Kappa架构会使用流处理从时间零点重新处理所有数据。Kappa架构的优点在于维护简单,因为少了一套批处理系统10。
结论
Lambda架构是一种在大数据处理领域具有重要影响力的架构风格,它通过结合批处理和流处理,平衡了延迟、吞吐量和容错性。尽管存在一些缺点,但它在数据准确性和延迟上的表现仍然优于完全增量架构3。随着技术的发展,架构也在不断演进,以适应不断变化的数据处理需求。