大数据工程师专业培训之流批一体架构设计

大数据发展到如今，实时数据分析已经成为普遍的需求，数据处理的实时性也能够保证大数据价值线索更快地进入应用阶段，得到更好的运用。而大数据的发展，离不开大数据工程师的帮助。今天的大数据工程师专业培训分享，我们就主要来讲讲流批一体架构设计。

在实际的业务场景当中，流处理和批处理的需求是同样存在的。


流处理希望能够通过“实时分析”数据，得到快速的数据价值反馈和应用，比如说我们熟悉的电商购物，在各种线上大促当中，电商平台和商家们都密切关注着活动期间实时的交易数据流量。

通过实时的分析这些活动流量数据，比如用户活跃率，转化率等关键指标信息，可帮助平台和商家们及时调整相关活动计划策略，从而提升整个活动的营销收入与效益。

但是在实时分析的同时，其实不仅局限于实时的数据，而且还希望通过结合历史数据进行更加全面性的探索分析，甚至有些场景下需要两者数据进行相融合分析。比如说根据实时浏览记录和历史购物偏好，来进行相关产品推荐。

这样的场景，就是典型的需要流批一体的架构来进行数据平台搭建的。传统的数据仓库架构，为了满足实时分析需求，一般都会将实时分析和历史批量数据分析拆分成2种不同的独立架构，这样为管理和维护都带来更大的任务量。

而进入大数据时代，针对于不同的数据场景，我们有着比较典型的Lambda和Kappa两种架构。

Lambda架构，是基于这种传统方案的进一步演化，将数据处理分为Speed Layer、Batch Layer和Serving Layer三个部分。但是这种架构当中，企业需要维护两个复杂的分布式系统，即Batch Layer和Speed Layer，并且保证他们逻辑上产生相同的结果输出到服务层中，难度也不低。

Kappa架构，在此基础之上进行进一步优化，将Batch Layer和Speed Layer进行统一架构。这个架构是随着Kafka上数据加工能力的提升而受到大家关注（特别是Flink框架加持，显著提升流数据处理能力）。Kappa试图解决多个计算引擎带来的开发、运维难题，只保留实时一套代码和数据。

关于大数据工程师专业培训，流批一体架构设计，以上就为大家做了一个简单的入门介绍了。大数据工程师在大数据系统平台搭建的中坚力量，架构设计是比较核心的一项能力。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据工程师培训班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！