虹科干货丨Lambda数据架构和Kappa数据架构—

文章来源：虹科云科技虹科干货丨Lambda数据架构和Kappa数据架构——构建现代数据架构

如何更好地构建我们的数据处理架构，如何对IT系统中的遗留问题进行现代化改造并将其转变为现代数据架构？该怎么为你的需求匹配最适合的架构设计呢，本文将分析两种最流行的基于速度的数据架构，为你提供一些思路。

文章速览：

什么是数据架构？
基于速度的数据架构
Lambda数据架构
Kappa数据架构
探索数据流模型
结语

一、什么是数据架构？

数据架构是企业架构中的一个元素，继承了企业架构的主要属性：流程、策略、变更管理和评估权衡。根据Open Group架构框架，数据架构是对“企业主要数据类型、来源、逻辑数据资产、物理数据资产和数据管理资源的结构和交互” 的描述。

根据数据管理知识体系，数据架构是“识别企业的数据需求（无论结构如何）并设计和维护核心蓝图以满足这些需求”的过程。它使用核心蓝图来指导数据集成、控制数据资产并使数据投资与业务战略保持一致。

然而，糟糕的数据架构是僵化且过度集中的。它使用了错误的工具来完成工作，这阻碍了开发和变更管理。

二、基于速度的数据架构

数据速度是指数据生成的速度、数据移动的速度以及将其处理为可用指导的速度。

根据处理数据的速度，数据架构通常分为两类：Lambda和Kappa。

Lambda数据架构✦

1.什么是Lambda

Lambda数据架构由Apache Storm的创建者Nathan Marz于 2011 年开发，旨在解决大规模实时数据处理的挑战。术语 Lambda 源自lambda演算 (λ)，描述了在多个节点上并行运行分布式计算的函数。Lambda数据架构提供了一个可扩展、容错且灵活的系统来处理大量数据。它允许以混合方式访问批处理和流处理方法。

2.Lambda架构的使用场景

1）当您有各种工作负载和速度要求时，Lambda架构是理想的选择。由于它可以处理大量数据并提供低延迟查询结果，因此适合仪表板和报告等实时分析应用程序。Lambda架构对于批处理（清理、转换、数据聚合）、流处理任务（事件处理、开发机器学习模型、异常检测、欺诈预防）以及构建集中存储库（称为“数据湖”）非常有用。

2）Lambda架构的关键区别在于，它使用两个独立的处理系统来处理不同类型的数据处理工作负载。第一个是批处理系统，它将结果存储在集中式数据存储（例如数据仓库或数据湖）中。第二个系统是流处理系统，它在数据到达时实时处理数据并将结果存储在分布式数据存储中。

3.Lambda架构的组成

Lambda架构由摄取层、批处理层、速度层（或流层）和服务层组成。

· 批处理层：批处理层处理大量历史数据并将结果存储在集中式数据存储中，例如数据仓库或分布式文件系统。该层使用Hadoop或Spark等框架进行高效的数据处理，使其能够提供所有可用数据的总体视图。

· 速度层：速度层处理高速数据流，并使用Apache Flink或Apache Storm等事件处理引擎提供最新的信息视图。该层处理传入的实时数据并将结果存储在分布式数据存储中，例如消息队列或NoSQL数据库。

· 服务层：无论底层处理系统如何，Lambda架构服务层对于为用户提供一致的数据访问体验至关重要。它在支持需要快速访问当前信息（例如仪表板和分析）的实时应用程序方面发挥着重要作用。

4.Lambda架构的使用场景

Lambda架构解决了计算任意函数的问题，系统必须评估任何给定输入的数据处理函数（无论是慢动作还是实时）。此外，它还提供容错功能，确保在一个系统出现故障或不可用时，任一系统的结果都可以用作另一个系统的输入。在高吞吐量、低延迟和近实时应用程序中，这种架构的效率是很明显的。

Lambda架构示意图

5、Lambda架构的缺点

Lambda架构提供了许多优势，例如可扩展性、容错性以及处理各种数据处理工作负载（批处理和流）的灵活性。但它也有缺点：

· Lambda架构很复杂，它使用多种技术堆栈来处理和存储数据。

· 设置和维护可能具有挑战性，尤其是在资源有限的组织中。

· 每个阶段的批处理和速度层中都会重复底层逻辑。这种重复有一个代价：数据差异。因为尽管具有相同的逻辑，但一层与另一层的实现不同。因此，错误/错误的概率较高，并且您可能会遇到批处理层和速度层的不同结果。

Kappa数据架构✦

2014年，Jay Kreps指出了Lambda架构的一些缺点。这次讨论使大数据社区找到了一种使用更少代码资源的替代方案——Kappa数据架构。

1、什么是Kappa数据架构

Kappa（以希腊字母 ϰ 命名，在数学中用于表示循环）背后的主要思想是单个技术堆栈可用于实时和批量数据处理。该名称反映了该体系结构对连续数据处理或再处理的重视，而不是基于批处理的方法。

Kappa 的核心依赖于流式架构。传入数据首先存储在事件流日志中。然后，它由流处理引擎（例如 Kafka）连续实时处理或摄取到另一个分析数据库或业务应用程序中。这样做需要使用各种通信范例，例如实时、近实时、批处理、微批处理和请求响应等。

2、Kappa数据架构的组成

数据重新处理是 Kappa的一项关键要求，使源端的任何更改对结果的影响可见。因此，Kappa 架构仅由两层组成：流处理层和服务层。

在Kappa架构中，只有一层处理层：流处理层。该层负责采集、处理和存储直播数据。这种方法消除了对批处理系统的需要。相反，它使用先进的流处理引擎（例如 Apache Flink、Apache Storm、Apache Kafka 或 Apache Kinesis）来处理大量数据流并提供对查询结果的快速、可靠的访问。

流处理层有两个组件：

· 摄取组件：该层从各种来源收集传入数据，例如日志、数据库事务、传感器和 API。数据被实时摄取并存储在分布式数据存储中，例如消息队列或NoSQL数据库。

· 处理组件：该组件处理大量数据流并提供对查询结果的快速可靠的访问。它使用事件处理引擎（例如 Apache Flink 或 Apache Storm）来实时处理传入数据和历史数据（来自存储区域），然后将信息存储到分布式数据存储中。

对于几乎所有用例，实时数据都胜过非实时数据。尽管如此，Kappa架构不应该被视为 Lambda 架构的替代品。反之，在不需要批处理层的高性能来满足标准服务质量的情况下，您应该考虑 Kappa架构。

3、Kappa架构的优势

Kappa架构旨在提供可扩展、容错且灵活的系统，用于实时处理大量数据。它使用单一技术堆栈来处理实时和历史工作负载，并将所有内容视为流。Kappa 架构的主要动机是避免为批处理层和速度层维护两个独立的代码库（管道）。这使得它能够提供更加精简的数据处理管道，同时仍然提供对查询结果的快速可靠访问。