接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（14）
所属章节：
第19章. 大数据架构设计理论与实践
第4节 Kappa架构
19.4.5 常见Kappa架构变型
1. Kappa+架构
Kappa+是Uber提出的流式数据处理架构，其核心思想是让流计算框架直接读取HDFS里的数据仓库数据，一并实现实时计算和历史数据backfill计算，不需要为backfill作业长期保存日志或者把数据拷贝回消息队列。Kappa+架构将数据任务分为无状态任务和时间窗口任务。无状态任务比较简单，根据吞吐速度合理并发扫描全量数据即可；时间窗口任务的原理是将数据仓库数据按照时间粒度进行分区存储，窗口任务按时间先后顺序一次计算一个partition的数据，partition内乱序并发，所有分区文件全部读取完毕后，所有source才进入下一个partition消费并更新watermark。事实上，Uber开发了Apache Hudi框架来存储数据仓库数据。Hudi支持更新、删除已有parquet数据，也支持增量消费数据更新部分，从而系统性解决了数据存储的问题。图19-11是完整的Uber大数据处理平台，其中Hadoop -> Spark -> 用户查询的流程涵盖了Kappa+数据处理架构。
如上图所示，将不同来源的数据通过Kafka导入到Hadoop中，通过HDFS来存储中间数据，再通过spark对数据进行分析处理，最后交由上层业务进行查询。
2. 混合分析系统的Kappa架构
Lambda和Kappa架构都还有展示层的困难点，结果视图如何支持热点数据查询分析，一个解决方案是在Kafka基础上衍生数据分析流程。
如图19-12所示，在基于使用Kafka + Flink构建Kappa流计算数据架构，针对Kappa架构分析能力不足的问题，再利用Kafka对接组合ElasticSearch实时分析引擎，部分弥补其数据分析能力。但是ElasticSearch也只适合对合理数据量级的热点数据进行索引，无法覆盖所有批处理相关的分析需求，这种混合架构其某种意义上属于Kappa和Lambda间的折中方案。
至此，“19.4.5 常见Kappa架构变型”的全部内容就讲解完了。更多内容请看下回。
