Lambda与Kappa架构详解

我们来详细讲解一下大数据领域中两个非常重要的架构模式：Lambda 架构和 Kappa 架构。

它们都是为了解决同一个核心问题而诞生的：如何高效、可靠地处理海量数据（大数据），并同时满足低延迟（实时）查询和深度分析（批处理）的需求。

核心问题：批处理与流处理的矛盾

在传统架构中，我们通常有两种处理数据的方式：

1. 批处理（Batch Processing）：处理有界的数据集，通常是累积了一段时间的数据（比如过去一小时、一天的数据）。优点是吞吐量高、计算精准，但延迟也很高（数据是“旧”的）。
2. 流处理（Stream Processing）：处理无界的、连续不断流入的数据流。优点是延迟极低（数据是“新”的），可以实时响应，但为了实现低延迟，通常在准确性和一致性上会做出一些妥协。

许多业务场景既需要看最新的实时数据（如：网站实时在线人数、实时错误告警），也需要看精确的历史汇总数据（如：上月销售额报表、用户历史行为分析）。Lambda 和 Kappa 架构就是为了将这两种处理模式完美结合而设计的。

---

1. Lambda 架构

Lambda 架构是由纳森·马兹（Nathan Marz）提出的一种经典架构。它的核心思想是将数据流同时导入批处理层和速度层（流处理层），分别进行处理，最后在服务层将两部分结果合并，提供给用户一个完整的视图。

它主要由三层组成：

三层结构：

1. 批处理层（Batch Layer）：

   • 职责：管理主数据集（不可变的、仅可追加的原始数据），并预先计算批处理视图。它追求的是准确性（Acc