主页 > 新闻资讯 > 给大家简单介绍下三种大数据架构

给大家简单介绍下三种大数据架构

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-04 17:30
以下三种大数据架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构,当然还有非常多其他架构,不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展,以上几种思想或许终究也会变得过时。

Lambda架构

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构,大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支:实时流和离线。实时流依照流式架构,保障了其实时性,而离线则以批处理方式为主,保障了最终一致性。因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作,此动作是Lambda里非常重要的一个动作,大概的合并思路如下:

优点:既有实时又有离线,对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点:离线层和实时流虽然面临的场景不相同,但是其内部处理的逻辑却是相同,因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景:同时存在实时和离线需求的情况。

大数据架构的简介

Kappa架构

​Kappa架构在Lambda 的基础上进行了优化,将实时和流部分进行了合并,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,则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。
 
优点:Kappa架构解决了Lambda架构里面的冗余部分,以数据可重播的超凡脱俗的思想进行了设计,整个架构非常简洁。
缺点:虽然Kappa架构看起来简洁,但是施难度相对较高,尤其是对于数据重播部分。
适用场景:和Lambda类似,改架构是针对Lambda的优化。

Unifield架构

​以上的种种架构都围绕海量数据处理为主,Unifield架构则更激进,将机器学习和数据处理揉为一体,从核心上来说,Unifield依旧以Lambda为主,不过对其进行了改造,在流处理层新增了机器学习层。可以看到数据在经过数据通道进入数据湖后,新增了模型训练部分,并且将其在流式层进行使用。同时流式层不单使用模型,也包含着对模型的持续训练。
 
优点:Unifield架构提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案,非常好的解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。
缺点:Unifield架构实施复杂度更高,对于机器学习架构来说,从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别,因此在实施过程中的难度系数更高。
适用场景:有着大量数据需要分析,同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

热点排行
推荐文章
立即申请>>