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一、概述

Lambda架构和Kappa架构是两种设计用于处理大规模数据处理的系统架构模式。它们旨在解决在现代数据系统中，特别是实时数据处理和分析方面的挑战。

Lambda架构适合于对数据准确性有很高要求的场景，而Kappa架构更适合于可以接受近似结果、并且希望系统架构更简单的场景。

二、Lambda架构

lambda架构由Nathan Marz提出，其核心思想是结合使用批处理和流处理两种计算方法来处理大量数据。

这个架构旨在处理大数据量的情况，特别是在需要同时处理批量历史数据和实时流数据的场景。Lambda架构的目标是提供一个既能处理大规模数据，又能提供低延迟查询的系统。

Lambda架构分为三个主要层次：

1、批处理层（Batch Layer）

• 负责存储和处理大量的不可变数据（通常是历史数据）。
• 使用批处理技术来计算数据的最终结果。
• 生成预计算的视图（也称为批视图或批视图）。

2、流处理层（Speed Layer）

• 处理实时数据流。
• 旨在补充批处理层，因为批处理层可能有较长的处理时间。
• 通常使用流处理技术，如Apache Storm、Apache Samza或Apache Flink。
• 生成增量视图，快速更新以反映最近收集的数据。

3、服务层（Serving Layer）

• 索引批处理层生成的批视图，使其能够快速查询。
• 将批视图和流视图的结果合并，以便于提供一个全面的数据视图。
• 可以使用数据库、搜索引擎或其他数据存储系统来实现。

Lambda架构的关键特点是其能够分离和同时处理两种数据处理方法（即批处理和流处理），这样可以在不牺牲数据准确性的情况下提供实时（或近乎实时）的数据处理能力。

然而，Lambda架构也有一些缺点，比如复杂性较高（需要维护两套系统）和存在冗余（因为批处理和流处理层可能会处理相同的数据）。这些缺点导致了Kappa架构的提出，它试图通过仅使用一个统一的流处理层来简化架构和运维。

三、Kappa架构

Kappa架构由Jay Kreps提出，作为Lambda架构的一个简化版本。Kappa架构的核心思想是只使用一个单一的流处理系统来处理实时数据流，同时也用这个系统来处理历史数据。

这种架构模式减少了系统的复杂性，因为它不再需要分别维护批处理层和流处理层。

Kappa架构主要包含两个部分：

1、流处理层

• 这是Kappa架构的核心，它负责处理所有数据，无论是实时数据流还是存储的历史数据。
• 当需要重新处理历史数据时，可以简单地将历史数据重新输入到流处理系统中。
• 流处理系统需要能够处理高吞吐量的数据，并且能够有效地更新状态或计算结果。

2、服务层

• 与Lambda架构中的服务层相似，它负责为最终用户提供查询接口。
• 它会索引流处理层输出的结果，确保快速响应用户的查询请求。
• 通常使用数据库或其他数据存储系统来实现。

Kappa架构的优点包括：

• 简化的系统设计：由于只有一个处理系统，因此系统架构更简单，维护和管理起来更加容易。
• 减少数据不一致：在Lambda架构中，批处理和流处理可能会导致数据处理的不一致性，而在Kappa架构中，所有数据都通过同一个处理系统，因此减少了不一致的可能性。
• 容错性：如果处理逻辑需要更新或修复，可以简单地重新处理历史数据流，而不需要维护额外的批处理逻辑。