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常見的大數據架構都有哪些(二)
2019-02-17
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我們在上一篇文章中給大家介紹了傳統(tǒng)的大數據架構的內容,以及傳統(tǒng)大數據架構的優(yōu)缺點、流式架構和適用場景,如果我們學習大數據的時候一定要掌握這些大數據知識。今天再這篇文章中我們給大家介紹一下大數據架構的其他架構。


首先我們給大家介紹一下流式架構,流式架構在大數據中應用十分廣泛,在傳統(tǒng)大數據架構的基礎上,流式架構非常激進,直接取消了批處理操作,數據全程以數據流的方式進行處理,所以在數據接入端沒有了ETL操作,轉而替換為數據通道。經過流處理加工后的數據,通過消息中間件以消息的形式直接推送給了消費者。雖然有一個存儲部分,但是該存儲更多的以窗口的形式進行存儲,所以該存儲并非發(fā)生在數據湖,而是在外圍系統(tǒng)。而流式架構的優(yōu)點十分明顯,流式架構的優(yōu)點就是沒有十分麻煩的ETL過程,數據的實效性非常高。當然,流式架構的缺點也是十分明顯的,那就是對于流式架構來說,不存在批處理,因此對于數據的重播和歷史統(tǒng)計無法很好的支撐。對于離線分析僅僅支撐窗口之內的分析。正因為如此,流式架構的適用場景就是預警,監(jiān)控,對數據有有效期要求的情況。這些就是流式架構的主要內容。


下面我們給大家說一下Kappa架構,Kappa架構在大數據中是比較常見的,Kappa架構的原理就是在Lambda 的基礎上進行了優(yōu)化,將實時和流部分進行了合并,將數據通道以消息隊列進行替代。因此對于Kappa架構來說,依舊以流處理為主,但是數據卻在數據湖層面進行了存儲,當需要進行離線分析或者再次計算的時候,則將數據湖的數據再次經過消息隊列重播一次則可。而Kappa架構的優(yōu)點就是Kappa架構解決了Lambda架構里面的冗余部分,以數據可重播的超凡脫俗的思想進行了設計,整個架構非常簡潔。Kappa架構的缺點就是雖然Kappa架構看起來簡潔,但是施難度相對較高,尤其是對于數據重播部分。于是,Kappa架構和Lambda類似,改架構是針對Lambda的優(yōu)化。使用場景也有很多,和lambda相同。


我們在這篇文章中給大家介紹了大數據架構中的兩種,分別是流式架構和Kappa架構,這兩個架構在大數據中占據著十分重要的地位,想學習大數據的朋友一定不要錯過這兩個架構的掌握喲。

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