一、大数据处理系统架构特性

        1. 鲁棒性和容错性：

                系统必须对游bug的程序写入的错误数据游足够的适应能力

        2. 低延迟读取和更新能力

        3. 横向扩容：

                可以通过增加机器数量来维持性能

        4. 通用性：

                需要支持绝大多数应用程序

        5. 延展性：

                系统需要对新功能加入友好

        6. 即席查询能力：

                用户可以按照的要求进行即席查询

        7. 最少维护能力：

                系统需要在大多数时间下保持平稳运行

        8. 可调式性：

                系统在运行中产生的每一个值，需要有可用途径进行追踪，并且能够明确数据是如何产

        生的

二、Lambda架构

        Lambda架构可分为：批处理层、加速层、服务层

        批处理层：存储主数据集，主要是离线数据（历史数据），数据包括以下特性：1. 数据是原

                            始的；2. 数据是不可变的；3. 数据永远是真实的（Hadoop）

        加速层：只存储最近新增的数据流，并且实时更新（Spark）

        服务层：用于合并批处理层视图和是加速层视图，得到最终结果集。响应客户的查询请求

                       （HBase）

        优点：

                1. 容错性好：一旦出现错误，可以修改算法或重新计算视图，加速层中产生的错误可以

                                       在批处理层得到修正

                2. 查询灵活度高：运行对任何数据进行临时查询

                3. 易伸缩：批处理层、加速层、服务层都是分布式部署的，扩展方便

                4. 易扩展：添加视图只需要给主数据集添加几个函数

        缺点：

                1. 全场景覆盖带来的编码开销

                2. 正对具体场景重新李现训练一遍益处不大

                3. 重新部署和迁移成本高

        缺点： 

三、Kappa架构

        Kappa架构对Lambda架构进行了优化，删除了批处理层。只有实时层和服务层

        优点：

                 1. 将实时和离线代码统一起来，方便维护而且统一了数据口径问题

                2. 维护成本低

        缺点： 

                  1. 消息中间件缓存的数据量和回溯数据有性能瓶颈

                2. 在实时数据处理事，遇到大量不同的实时流进行关联时，非常依赖实时计算系统的能

        力，很有可能因为数据流先后顺序问题，导致数据丢失 。

                3. 在抛弃历史数据处理模块时，同时抛弃了李现计算更加稳定可靠的特点

四、Lambda架构与Kappa架构对比

对比内容	Lambda架构	Kappa架构
复杂度与开发、维护成本	需要维护两套系统引擎，复杂度高，开发维护成本高	只需要维护一套系统引擎，复杂度低，开发维护成本低
计算开销	需要一直运行批处理和实时计算、计算开销大	必要时进行全量计算，计算开销相对较小
实时性	满足实时性	满足实时性
历史数据查询能力	批处理全量处理，吞吐量大，历史数据处理能力强	流式全量处理，吞吐量相对较低，历史数据处理能力弱

Lambda和Kappa的选择：

        1. 业务需求和技术要求

        2. 复杂度

        3. 开发维护成本

        4. 历史数据处理能力