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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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