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本文介绍了Kappa架构，它是Lambda架构的优化版，专注于实时处理增量数据，特别适合时序数据场景。Kappa通过消息队列存储数据，但面临存储成本问题，可考虑使用支持分层存储的消息系统。与Lambda相比，Kappa不支持批处理，更适合实时分析而非历史数据分析。
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（12）
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
19.4.2 Kappa架构介绍
Kappa架构由Jay Kreps提出（Lambda由Storm之父Nayhan Marz提出），不同于Lambda同时计算流计算和批计算合并视图，Kappa只会通过流计算一条数据链路来计算并产生视图。Kappa同样采用了重新处理事件的原则，对于历史数据分析类的需求，Kappa要求数据的长期存储能够以有序日志流的方式重新流入计算引擎，重新产生历史数据的视图。本质上是通过改进Lambda架构中的Speed Layer，使它既能够进行实时数据处理，同时也有能力在业务逻辑更新的情况下，重新处理以前处理过的历史数据。
Kappa架构的原理就是：
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