湖仓一体流批融合处理架构设计

湖仓一体流批融合处理架构设计

1. 流批一体架构范式演进

1.1 Lambda架构的困境：双计算链路维护成本

Lambda架构曾是大数据领域的标准范式，但其双计算链路设计带来巨大复杂性：

• 批处理层（Hadoop MR/Hive）：处理历史全量数据，产出精准但滞后的结果
• 速度层（Storm/Flink）：处理实时增量数据，提供低延迟近似值
• 服务层：合并两套结果供查询

典型问题：

• 开发成本翻倍：同一业务逻辑需在批处理和流处理引擎中重复实现
• 数据一致性风险：两套计算逻辑可能产生结果分歧（如窗口边界不一致）
• 运维复杂度高：需维护两套集群（Hadoop+YARN 和 Flink/K8s）