大数据架构设计理论与实践
- 19.1 传统数据处理系统存在的问题
- 19.2 大数据处理系统架构分析
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- 19.2.1 大数据处理系统面临挑战
- 19.2.2 大数据处理系统架构特征
- 19.3 Lambda架构
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- 19.3.1 Lambda架构对大数据处理系统的理解
- 19.3.2 Lambda架构应用场景
- 19.3.3 Lambda架构介绍
- 19.3.4 Lambda架构的实现
- 19.3.5 Lambda架构优缺点
- 19.3.6 Lambda与其他架构模式对比
- 19.4 Kappa架构
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- 19.4.1 Kappa架构下对大数据处理系统的理解
- 19.4.2 Kappa架构介绍
- 19.4.3 Kappa架构的实现
- 19.4.4 Kappa架构的优缺点
- 19.4.5 常见Kappa架构变形
- 19.5 Lambda架构与Kappa架构的对比和设计选择
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- 19.5.1 Lambda架构与Kappa架构的特性对比
- 19.5.2 Lambda架构与Kappa架构的设计选择
- 19.6 大数据架构设计案例分析
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- 19.6.1 Lambda架构在某网奥运中的大数据应用
- 19.6.2 Lambda架构在某网广告平台的应用与演进
- 19.6.3 某证券公司大数据系统
- 19.6.4 某电商智能决策大数据系统
19.1 传统数据处理系统存在的问题
在信息爆炸时代，数据量呈现指数级增长，对数据管理系统提出了更高的要求。传统数据库系统在处理大量数据时显得力不从心，出现了各种性能瓶颈。为缓解这些问题，出现了如异步处理队列、数据分区等技术。尽管如此，传统架构在面对持续增长的数据压力时仍显不足，无法有效处理高并发请求和数据的实时性需求。
在这种背景下，大数据技术应运而生，其核心在于处理海量数据的高效存储、快速查询和分析。新技术如Kafka、Storm、Spark等，以及基于Hadoop的Map/Reduce管道，提供了更为灵活和高效的数据处理方式，尽管如此，这些技术仍面临数据处理时效性和系统复杂性等方面的挑战。
大数据系统架构设计理论的提出，旨在为处理海量数据提供有效的解决方案，确保系统性能在可接受的范围内。这包括数据的分布式存储、计算能力的弹性扩展、数据的实时处理和分析等方面。通过这些设计理念和技术的结合，可以更好地满足现代商业对于数据处理速度和价值的需求。
19.2 大数据处理系统架构分析
19.2.1 大数据处理系统面临挑战
大数据时代带来的挑战主要包括三个方面：
- 数据处理挑战：大部分数据（约85%）是非结构化或半结构化的，存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。这些数据的不确定性表现为高维、多变和强随机性。因此，需要利用信息技术等多学科交叉来研究和处理这些数据，包括将非结构化数据转换为多维数据表或其他数据模型。
- 大数据复杂性与建模：大数据的复杂性及其不确定性特征的描述和建模是实现大数据知识发现的前提。
