基本定义

Lambda架构

  • 由Nathan Marz在2011年提出
  • 结合批处理和流式处理，同时处理实时和历史数据
  • 将数据处理分为三层：批处理层、速度层和服务层

Kappa架构

  • 由Jay Kreps（Apache Kafka和Apache Samza作者）提出
  • 作为Lambda架构的替代方案
  • 通过单一的流处理层同时处理实时和批量数据，简化了架构

架构组成

Lambda架构

  1. 批处理层 (Batch Layer)：

    • 存储数据集和生成Batch View
    • 使用Hadoop等批处理系统
    • 处理历史数据，提供高吞吐量

  2. 速度层 (Speed Layer)：

    • 存储实时视图并处理传入的数据流
    • 使用Storm、Spark等流处理系统
    • 提供近实时数据处理能力

  3. 服务层 (Serving Layer)：

    • 响应用户查询请求
    • 合并Batch View和Real-time View的结果

Kappa架构

  1. 流处理层 (Stream Processing Layer)：

    • 使用流处理技术处理所有数据（包括实时和历史数据）
    • 通过重新处理历史数据生成新的数据视图
    • 通常使用Flink等流处理框架

  2. 服务层 (Serving Layer)：

    • 向用户提供数据查询服务
    • 只需访问流处理层生成的数据视图

核心对比

对比维度Lambda架构Kappa架构
系统复杂度需维护两套系统，复杂度高仅需维护一套系统，复杂度低
开发维护成本高（需维护两套系统和代码）低（只需维护一套系统和代码）
计算开销需一直运行批处理和实时计算，开销大仅必要时进行全量计算，开销相对较小
历史数据处理能力批式全量处理，吞吐量大，能力强流式全量处理，吞吐量较低，能力较弱
数据一致性需考虑批处理与实时处理间的一致性由于单一处理系统，一致性更容易保障
实时性满足实时性要求满足实时性要求

优缺点分析

Lambda架构

优点：

  • 容错性好
  • 查询灵活度高
  • 易伸缩、易扩展
  • 既有实时又有离线，对数据分析场景涵盖全面

缺点：

  • 需要维护两套系统，开发维护成本高
  • 代码重复，存在冗余
  • 批处理和实时处理需要保持一致，存在数据一致性问题

Kappa架构

优点：

  • 架构简单，维护成本低
  • 只需维护一套数据处理逻辑
  • 代码复用率高
  • 系统简洁，易于理解和实现

缺点：

  • 对流处理系统要求高
  • 流式全量处理，历史数据处理能力相对较弱
  • 对于海量历史数据处理效率可能较低

选择建议

选择Lambda架构的情况

  • 业务对Hadoop、Spark、Storm等关键技术有强制性依赖
  • 项目频繁对海量数据集进行分析
  • 实时处理和离线处理结果不能统一，需要分开处理
  • 需要批处理层的高吞吐量历史数据处理能力

选择Kappa架构的情况

  • 业务对流式计算处理数据有依赖（如Flink）
  • 需要频繁修改算法模型参数
  • 希望一份代码同时支持批处理和流式计算
  • 使用小规模数据集，流处理系统能够满足需求
  • 追求架构简洁性和低维护成本

实际应用

在实际应用中，随着Flink等流处理框架的发展，Kappa架构越来越受到青睐，因为它简化了系统架构，减少了维护成本。然而，对于需要处理海量历史数据的场景，Lambda架构仍然有其不可替代的优势。

在选择架构时，应根据具体业务需求、数据特点以及团队技术实力进行权衡，选择最适合的架构模式，以实现最佳的大数据处理效果。