【大数据】大数据处理-Lambda架构-Kappa架构

最新推荐文章于 2025-05-22 00:35:59 发布
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文章标签： 大数据 系统架构
本文探讨了大数据处理中Lambda架构与Kappa架构的应用及对比。深入分析了两种架构的特点，以及它们如何解决实时数据处理中的挑战。通过具体案例展示了不同场景下选择合适架构的重要性。

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大数据处理-Lambda架构-Kappa架构

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大数据Lambda架构
xiaoaque的博客
09-29 525
大数据Lambda架构
用于实时大数据处理的Lambda架构
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brucesea的专栏
05-23 2万+
本文介绍了Lambda架构的基本概念。Lambda架构通过对数据和查询的本质认识，融合了不可变性（Immunability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，将大数据处理系统划分为Batch Layer, Speed Layer和Serving Layer三层，从而设计出一个能满足实时大数据系统关键特性（如高容错、低延时和可扩展等）的架构。
Lambda大数据架构
linkedin_21843693的博客
05-19 907
Lambda 架构 适合需要同时处理实时和离线数据的场景，尤其在历史数据处理要求较高的情况下表现更好。 Kappa 架构 更适合追求简单性和实时性的场景，能够显著降低复杂度和维护成本，但历史数据处理能力相对较弱。
架构设计之大数据架构（Lambda架构、Kappa架构）
Elaine的博客
10-31 6412
Lambda、Kappa大数据架构介绍
大数据篇：Lambda架构和Kappa架构（上）
老肥猪的博客
04-24 2050
大数据篇：Lambda架构和Kappa架构（上） 大家好，我是辰，好久没有更新文章了，今天我们来讲讲Lambda架构和Kappa架构。 Lambda架构： 在讲解之前我们先来看看这个实际的项目。情况是这样的，一个正运行着的广告精准投放业务，且拥有海量的用户访问行为。现在需要进行用户行为分析俩建立一个模型，然后根据这个模型来投放用户喜好的广告。 这时你应该想到，我们可以使用批处理架构来完成，没错，这...
【笔记-软考】大数据架构-Lambda与Kappa架构对比
zhaoyaxuan001的博客
07-28 1301
大数据系统架构的设计思想很大程度受技术条件和思维模式的限制；Lambda架构在提出初期面向小范围业务，直接将成熟离线处理技术(Hadoop)和实时处理技术(Storm)相结合，用View模型将二者处理后得到的输出结果结合起来，在服务层进行统一后，再开放给上层服务，是相当可行且高效的设计方式。而Kappa架构的作者对流式处理系统有着丰富的理论知识和使用经验，基于对流式计算的深入理解，Kappa架构在同一层内进行实时处理和离线处理。
大数据架构设计：Lambda架构与Kappa架构对比
最新发布
大数据洞察的博客
05-22 885
本文旨在为大数据架构师和开发者提供Lambda与Kappa架构的深度对比分析，覆盖架构原理、实现机制、适用场景和演进趋势，重点解析两种架构在实时计算、数据一致性、系统复杂度等维度的差异。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;大数据处理需求Lambda架构Kappa架构批处理层速度层服务层流处理层事件日志事件溯源：通过持久化记录事件序列重建系统状态的设计模式水印(Watermark)：流处理系统中处理乱序事件的进度标识。
【大数据架构（3）】Lambda vs. Kappa Architecture-选择你需要的架构
hiliang521的博客
02-28 1913
【大数据架构（3）】Lambda vs. Kappa Architecture-选择你需要的架构
大数据处理中的Lambda架构和Kappa架构
03-03
你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库...
2024年大数据最全架构设计之大数据架构（Lambda架构、Kappa架构）(3)
2401_84166965的博客
05-02 2969
(Hadoop分布式文件系统)，它可以用来存储海量数据，适合运行在通用硬件上的分布式文件系统(Distributed File System)。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，【通常用于处理离线数据的存储】。: 高可用/可靠，分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。【实时数据和离线数据均支持】。
大数据处理架构详解：Lambda架构、Kappa架构、流批一体、Dataflow模型、实时数仓
weixin_51981189的博客
12-05 3241
Lambda架构：组合批处理层和速度层，兼顾低延迟和复杂分析，但系统较复杂，存在数据冗余和延迟不一致问题。Lambda架构的批处理层可以基于Hadoop、Spark等技术来实现，速度层可以基于Storm、Flink等流式处理系统来实现。服务层需要实现查询接口，可以使用REST API。Lambda架构适合大数据场景，但维护批处理层和速度层的重复开发较为麻烦。Kappa架构：仅通过流式处理实现所有处理，简化了架构，但历史数据分析相对复杂。
Lambda架构和Kappa架构
强化学习曾小健
12-16 1749
与 Lambda 架构不同的是，Kappa 架构去掉了批处理层这一体系结构，而只保留了速度层。你只需要在业务逻辑改变又或者是代码更改的时候进行数据的重新处理。 在讲述完 Kappa 架构之后，我想强调一下，Kappa 架构也是有着它自身的不足的。 因为 Kappa 架构只保留了速度层而缺少批处理层，在速度层上处理大规模数据可能会有数据更新出错的情况发生，这就需要我们花费更多的时间在处理这些错误异常上面。 还有一点，Kappa 架构的批处理和流处理都放在了速度层上，这导致了这种架构是使用同一套代码来处理
大数据篇：Lambda架构和Kappa架构（下）
老肥猪的博客
04-25 1612
大数据篇：Lambda架构和Kappa架构（下） Lambda 架构的不足 虽然Lambda架构使用起来已经十分灵活，并且可以适用于很多的应用场景，但在实际应用的时候，Lambda架构也存在着一些不足，主要表现在它的维护很复杂。 使用Lambda架构时，工程师必须维护两个复杂的分布式系统，并且保证他们的逻辑产生输出到同一服务层中。 那么我们能不能改进其中某一层架构，让它具有另外一层架构的特性呢？ ...
大数据的Lambda架构
mercies的博客
06-04 486
Lambda架构 Lambda架构提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算（离线计算批处理层）的数据环境的混合平台， 以提供一个实时的数据试图。 分层架构： 批处理层（离线处理数据），实时处理层（与批处理层数据采集点击和访问的行为），服务层（收集用户信息等）：把批处理曾的数据进行处理，进行前端的互动。 一 批处理层：通过HDFS进行数据的存储，然后mapreduce进行计算(也可换成可用spark计算) **注：**mapreduce是作业的独立调度的，基于磁盘存储的，有大量中间结果写入HDFS sp
「大数据」Lambda架构
拥抱AI Design
05-24 542
Lambda架构是一种用于处理大数据的架构，它由Twitter的前工程师Nathan Marz提出。Lambda架构的核心思想是将数据系统分为三个层次，以实现高容错性、低延迟和可扩展性。
大数据之Lamda架构
we.think
03-07 1014
目录一、架构的重要特征 Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm，Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成。Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构，包括有高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immunability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop、Kafka、St
【架构-8】Lambda和Kappa架构
qq_45611002的博客
04-11 990
（1）以流处理为主的数据分析架构，实时层流式处理输入数据，生成实时视图，服务层接受用户请求，查询实时视图，响应用户请求。（3）适用于实时性要求高的场景，如金融、物流等领域的实时监控、预警等。（3）适用于离线批处理和增量处理场景，如离线数据分析、报表生成等。缺点：（1）全场景覆盖带来的编码开销（2）重新部署和迁移成本高。（2）批处理和增量处理独立存在，适合处理大数据量的场景。优点：（1）容错性好（2）灵活度高（3）易伸缩易扩展。实时层：处理输入数据，生成实时视图。（2）流式处理，适合处理实时数据。
大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别(1)
2401_84181481的博客
04-27 1213
Lambda架构通过批处理层和速度层的组合，兼顾了低延迟和复杂分析，但系统较复杂，存在数据冗余和延迟不一致问题。Kappa架构只通过流式系统实现所有处理，简化了架构，但历史数据分析相对复杂，需要流式系统保证精确一次语义。两者都有各自的优缺点，需要根据具体场景进行技术选型和设计权衡。
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