一文读懂 Kappa 和 Lambda架构【CDGP重要参考】

在大数据处理领域，两种突出的数据架构已成为处理大量数据的流行选择：Lambda 架构和 Kappa 架构。这些架构为实时和批处理提供了强大的技术解决方案，使组织能够从其数据中获得有价值的见解。在本文中，我们将深入研究 Lambda 和 Kappa 架构，研究它们的主要特征、优点和注意事项。

Lambda 架构：融合批处理和实时处理

Lambda 架构解决了将实时和批处理相结合以有效处理大数据工作负载的挑战。它采用混合方法，利用批处理和流处理来提供准确和最新的见解。

Lambda 架构的核心是不可变数据的概念。所有传入的数据都以仅追加的方式捕获和存储，从而创建未更改的历史记录。该体系结构由三层组成：

1. 批处理层：在批处理层中，以面向批处理的方式处理大量历史数据。数据从数据源引入、转换并存储在批处理系统（如 Apache Hadoop 或 Apache Spark）中。然后，转换后的数据将存储在批处理服务层中，在该图层中对其进行索引并使其可查询。
2. 速度层：速度层处理实时数据处理。它近乎实时地处理传入的数据流并生成增量更新。然后将这些更新与批处理图层的结果合并，以提供统一的数据视图。速度层通常利用流处理框架，如Apache Storm或Apache Flink。
3. 服务层：服务层用作查询和可视化数据的访问点。它结合了批处理层和速度层的结果，并提供一致的数据视图。像Apache HBase或Apache Cassandra这样的技术通常用于存储和提供该层中的数据。

Lambda 架构提供了几个好处。它通过跨多个层使用复制的数据来提供容错能力，从而确保数据可用性和弹性。该体系结构还支持可扩展的处理，因为每一层都可以独立扩展以处理不断增加的工作负载。此外，批处理和实时处理的分离允许有效的资源利用，因为批处理计算可以在更大的时间窗口上执行。

但是，Lambda 架构也带来了自己的挑战。管理两个独立的处理管道（一个用于批处理，另一个用于实时数据）需要额外的工程工作和维护。处理批处理层和速度层之间数据一致性的复杂性可能并非易事。此外，维护和同步服务层与来自两层的数据更新的需求增加了系统的复杂性。

Kappa 架构：简化实时处理

Kappa 架构通过专注于流处理，提供了 Lambda 架构的简化替代方案。它包含不可变数据流的概念，无需维护单独的批处理层。

在 Kappa 架构中，所有数据都作为无限的事件流引入和处理。数据流经系统并进行实时处理，从而实现近乎即时的洞察力。Kappa 架构的核心组件包括：

1. 流引入：从各种源连续引入数据并存储在事件日志中，例如 Apache Kafka。事件日志充当持久、容错的存储机制，可保留事件的完整历史记录。
2. 流处理：流处理层使用事件日志中的数据，应用实时计算，并生成所需的输出。像Apache Kafka Streams或Apache Flink这样的技术可用于处理和分析。
3. 输出服务：处理后的数据可通过各种输出通道访问，例如实时仪表板、API 或数据接收器，以供进一步分析或使用。

Kappa架构有几个优点。通过专注于流处理，它简化了整体系统设计并降低了操作复杂性。该架构提供低延迟处理，因为数据近乎实时地处理，无需批量计算。它还在数据一致性方面提供了简单性，因为不需要同步和合并来自不同层的数据。

但是，在采用 Kappa 架构时需要牢记一些注意事项。由于所有数据都是实时处理的，因此如果没有额外的组件或流程，就没有对批处理或历史分析的固有支持。在处理某些需要分析大型历史数据集的用例时，此限制可能会带来挑战。此外，对连续流处理的依赖引入了对流处理框架的性能和可伸缩性的依赖。

选择正确的架构：要考虑的因素

在 Lambda 和 Kappa 架构之间做出决定时，应考虑以下几个因素：

1. 数据特征：考虑数据的性质和处理要求。如果应用案例需要实时和历史分析，则 Lambda 架构可能更适合。另一方面，如果主要关注实时处理和低延迟见解，那么 Kappa 架构可能更合适。
2. 系统复杂性：评估与在 Lambda 架构中管理多个处理管道相关的复杂性与 Kappa 架构中单个流处理管道的简单性。考虑组织的资源、专业知识以及实施和维护所需的工作量级别。
3. 可伸缩性和性能：评估系统的可伸缩性要求。这两种体系结构都可以水平扩展，但特定的技术选择和实现细节可能会影响性能。考虑希望处理的数据量、速度和种类，并选择能够满足可扩展性需求的体系结构。
4. 数据一致性：检查应用程序的一致性要求。Lambda 架构提供了用于处理批处理层和速度层之间数据一致性的内置机制。在 Kappa 架构中，由于没有批处理层，因此简化了数据一致性，但在处理无序事件或延迟到达时可能需要额外的考虑因素。
5. 操作注意事项：评估每个体系结构的操作方面，例如部署、监视和容错。考虑所选体系结构的工具、库和社区支持的可用性。

总之，Lambda 和 Kappa 架构都为处理大数据工作负载提供了强大的解决方案。Lambda 架构结合了批处理和实时处理的优势，提供了一段时间内数据的全面视图。另一方面，Kappa 架构通过专注于实时处理来简化系统设计，提供低延迟的洞察力。通过仔细考虑数据和应用程序的特定要求和特征，可以选择最适合您的需求的体系结构，并使组织能够从大数据中获得有意义的见解。