下面的知识点是摘自于b站“课工场优越实训中心”的文章《三张图讲清楚大数据基础设施》 文章链接为：https://www.bilibili.com/read/cv8768704?share_source=copy_link&share_medium=iphone&bbid=Z74E607FA37E3C304E68B048B0E9982CAA2A&ts=1611108435la
转载
2023-10-31 14:43:02
102阅读
# Lambda架构和Kappa架构简介
## 1. 概述
在大数据领域，Lambda架构和Kappa架构是两种常见的架构模式，用于处理海量数据的实时计算和分析。本文将详细介绍Lambda架构和Kappa架构的原理和实现步骤，并给出每一步的代码示例和解释。
## 2. Lambda架构
Lambda架构是一种将批处理和流处理相结合的架构模式，用于处理大规模数据集的实时计算和分析。下面是Lamb
原创
2023-08-17 05:22:39
358阅读
maven（项目构建工具）1.概述1.1是什么Maven是跨平台的项目管理工具。作为Apache组织中的一个颇为成功的开源项目，主要服务于基于java平台的项目构建、依赖管理和项目信息管理。无论是小型的开源类库项目，还是大型的企业级应用；无论是传统的瀑布式开发，还是流行的敏捷模式，Maven都能大显身手。maven核心：下载jar包 + 存放jar包 + 编译jar包1.2为什么改变手动将jar文
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来，用户的各类行为形成了一个实时数据流，我们称之为用户行为日志。Lambda架构当以Storm为代表的
一 Lambda架构与Kappa架构1.1 Lambda架构Lambda架构基本介绍：Lambda架构最早是由storm的创始人，Nathan Marz进行提出并描述了我们目前所了解的lambda架构。Lambda架构先入为主，已经适用在了绝大部分的公司里面了。绝大部分公司从刚开始发展大数据技术为主，到现在都是采用的Lambda架构。Lambda架构离线和实时处理技术走两条线，离线的专门做离线数据
转载
2024-08-10 09:21:18
340阅读
首先大数据处理系统需要几个特性：1、容错性和鲁棒性：对大规模分布式系统来说，机器是不可靠的，可能会当机，但是系统需要是健壮、行为正确的，即使是遇到机器错误。 2、低延时：很多应用对于读和写操作的延时要求非常高，要求对更新和查询的响应是低延时的。 3、横向扩容：当数据量/负载增大时，可扩展性的系统通过增加更多的机器资源来维持性能。 4、通用性：系统需要能够适应广泛的应用，包括金融领域、社交网络、电子
转载
2024-01-14 17:56:15
101阅读
Kappa 架构是由 LinkedIn 的前首席工程师杰伊·克雷普斯（Jay Kreps）提出的一种架构思想。克雷普斯是几个著名开源项目（包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统）的作者之一。 Kreps 提出了一个改进 Lambda 架构的观点：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
转载
2023-07-30 21:15:19
136阅读
Lambda 架构Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出，其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成Hadoop, Kafka, Spark，Storm等各类大数据组件。 Lambda 架构可分解为三层Layer，
转载
2024-01-15 09:50:56
87阅读
Lambda 架构 Lambda 架构由Storm的作者Nathan Marz提出，其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成Hadoop, Kafka, Spark，Storm等各类大数据组件。 Lambda 架构可分解为三层Layer，即Batch Layer, Real-T
转载
2024-05-14 20:11:52
31阅读
实时数仓 Kappa 架构与 Lambda 架构对比，优缺点有哪些？1 数据仓库概念2 离线大数据架构3 Lambda 架构4 Kappa 架构5 Lambda 架构与 Kappa 架构的对比 1 数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于
转载
2023-11-01 20:31:59
206阅读
一、回顾Lambda架构【架构】Lambda架构_Sunny的专栏二、Kappa架构通过回顾Lambda架构，了解到其有优点也有缺点，人们也划分成支持者和反对者两派。Kappa 架构是LinkedIn的Jay Kreps结合实际经验和个人体会，针对Lambda架构进行深度剖析，分析其优缺点并采用的替代方案。2.1 Kappa架构诞生意义Lambda 架构的一个很明显的问题是需要维护两套分别跑在批处
转载
2023-08-16 22:25:47
116阅读
数仓一体什么是数据仓库框架如图所示： 为了统计结果，比如最终在数据集市层获得一个销量的指标Lambda架构到Kappa架构Lambda（两套代码 两套数据）->Kappa在Lambda 的基础上进行了优化，删除了 Batch Layer 的架构，将数据通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储，当需要进行离线分析或者再次计算的时候，
转载
2023-12-06 14:55:05
97阅读
在大型复杂的应用中，业务模块之间总是相互关联，相互纠缠。无论对业务管理或软件开发方面都会造成困惑：从业务管理方面难以厘清确切的管理范围和职责：就是说不知一项业务具体谁来管。在软件开发方面则无法确定开发人员的具体分工和维护责任，即确定一项业务功能具体靠谁来修改、优化。拿一个普通的网上购物过程来说，除商品拣选过程外的优惠价选定、库存扣减、支付又会涉及商品定价管理、库存管理、
转载
2024-10-19 13:48:41
19阅读
Lambda 架构基本介绍 Nathan Marz 根据他在 Backtype 和 Twitter 使用分布式数据处理系统的经验，提出了 Lambda 体系结构（LA）一词，用于通用、可扩展且容错的数据处理体系结构。LA旨在满足对健壮系统的需求，该系统具有容错能力，既能防止硬件故障，也能防止人为错误，能够服务于广泛的工作负载和用例，并且需要低延迟的读取和更新。最终的系统应该是线性可扩展的，并且应该
转载
2023-08-11 23:47:04
200阅读
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，这确实也是
转载
2023-09-27 22:39:42
108阅读
Kata-runtime1. kata-runtime 兼容OCI spec，因此无缝衔接 Docker Engine pluggable runtime 架构。2. kata-runtime 也通过 CRI-O 和 Containerd CRI Plugin实现 支持 Kubernetes CRI (Container Runtime Interface)。3. kata-runtime 为每个
转载
2023-07-15 16:03:53
610阅读
lambda架构和kappa架构试题 lambda架构三层
转载
2023-05-25 15:55:50
133阅读
大数据olap引擎对比 (Introduction)This article is an extract from my previous article Big Data Pipeline Recipe. In this post I will focus only on Big Data query engines for data analytics. 本文摘自我之前的文章《 大数据管道食
转载
2024-08-06 20:54:21
61阅读
上一期讲了Lambda架构，对于实时数仓而言，Lmabda架构有很明显的不足，首先同时维护两套系统，资源占用率高，其次这两套系统的数据处理逻辑相同，代码重复开发。能否有一种架构，只需要维护一套系统，就可以同时完成流处理、批处理任务呢？当然，那就是Kappa架构。Kappa架构Kappa架构是真正意义上的流批一体的处理方式。它是随着流处理引擎的逐步完善后，由LinkedIn公司提出的一种实时数仓架构
转载
2023-10-26 23:39:34
145阅读
前言对低成本，规模化的需求，促使人们开始使用分布式文件系统，例如 HDFS和基于批量数据的计算系统（MapReduce 作业），但是这种系统很难做到低延迟。用 Storm 开发的实时流处理技术，可以帮助解决延迟性的问题，但并不完美。其中的一个原因是，Storm 不支持 exactly-once 语义，因此不能保证状态数据的正确性，另外它也不支持基于事件时间的处理。有以上需求的用户，不得不在自己的应
转载
2024-01-30 06:09:42
50阅读
