流式数据服务

本篇文章给大家分享流式大数据处理架构，以及流式数据服务对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、深入浅出流批一体理论篇——数据架构的演进
• 2、从Lambda到Kappa架构
• 3、如何搭建批流一体大数据分析架构?
• 4、大数据系统架构
• 5、五种大数据框架你必须要知道

深入浅出流批一体理论篇——数据架构的演进

数据分析型应用中，流批一体与Lambda架构结合得最为自然，通过消息队列实现输入统一，解决了Lambda架构中的问题。数据管道型应用，如数据同步，利用计算引擎的流批一体能力和对应的connector，能解决数据迁移过程中的一系列问题，实现数据实时处理。

杨立华在自序中说，本书“强调哲学史发展的逻辑与历史的统一，力图展现出宋明理学发展过程中各个环节间思理的连贯的递进的层次”。他认为，要理解整个宋明理学的发展史，就要回到《宋元学案》的基本架构上来，其中排第一位的《安定学案》讲的就是胡瑗。所以，在韩愈之后，他接着讲宋初三先生，即胡瑗、孙得和石介。

这次远程学习，讲座的内容在我心中掀起了阵阵波澜，不仅让我了解到了前沿的教育教学改革动态，而且还学到了先进的教学理念，在专家讲授的一些教育教学实例中产生了共鸣，从而让我能从理论的层次来解释自己在教育教学中碰到的一些现象，也为我今后的课堂教学工作指明了方向。还有让我懂得从平常的工作中去体验快乐、幸福。

具有博物学情怀的大卫·蒙哥马利夫妇惊叹于这看似微不足道的生命形式在生态系统中的巨大作用，且惊讶于人们对于它们的无知和无端诟病，因此写了这本博学睿智、深入浅出的微生物科普书。

从Lambda到Kappa架构

1、从Lambda架构到Kappa架构的变化主要体现在架构的简化和对流式处理的重视。Lambda架构的质疑：Lambda架构因其逻辑重复和组件过多而受到质疑。这种架构通常包括批处理层、流式处理层和提供服务的层，导致架构相对复杂。

2、从Lambda架构到Kappa架构的探讨，是当前大数据领域的一个热门话题。在介绍Lambda架构的同时，我们不能忽视其存在的质疑。Jay Kreps，作为Confluence的创始人和Kafka的PMC，提出了对Lambda架构的质疑，主要集中在逻辑重复和组件过多的问题上。他主张以流式处理为核心，构建企业大数据架构，即Kappa架构。

3、Lambda架构：包含数据摄取层、批处理层和流式层。Kappa架构：主要由速度层和分布式批处理存储组成。技能需求：Lambda架构：对实时处理和批处理技能都有一定要求。Kappa架构：需要更强的流式处理技能，因为所有处理都统一在流式处理流程中。应用前景：Lambda架构：当前是最受青睐的解决方案。

4、发展：随着大数据工具的引入，离线数仓架构逐渐兴起，使用Hadoop平台的Hive等工具替代传统的ETL工具和数据库。变革：从数据库到HDFS的存储变迁，深刻影响了数仓的构建方式与数据处理流程，是企业数据策略的重新定位。

如何搭建批流一体大数据分析架构?

针对数据架构的挑战，批流一体架构从数据模型、生命周期管理及查询服务三个方面入手。模型统一，支持实时和历史数据的融合，避免重复开发和不一致。数据生命周期管理确保实时和历史数据的一致性，提供数据修正流程。查询服务***用标准SQL，实现实时与历史数据的自动路由与融合。

大数据架构做到流批一体的方法主要包括***用支持流批统一的计算引擎、优化数据存储和处理框架，以及***用先进的架构模式。***用支持流批统一的计算引擎：Spark和Flink：这些计算引擎正朝着流批统一的方向发展，能够支持实时和历史数据的统一处理，从而简化了计算流程，降低了架构复杂性。

Uber的Kappa+架构进一步发展，将数据直接读取数仓，通过Hudi框架优化数据存储和处理，并结合Elasticsearch进行实时分析，但仍有局限性。阿里云的Lambda plus架构，基于Tablestore和Blink，提供了全serverless的云上处理框架。

流计算的窗口机制是数据划分的关键，通过固定窗口、滑动窗口和会话窗口等策略，实现对动态数据流的处理。触发器机制控制窗口计算或清除时机，确保计算逻辑的正确性。流批一体架构实践 针对流批计算的融合需求，大数据系统应具备数据不变性、满足结合律特性。

快手流批一体数据湖构建实践 快手大数据建设的关键转型是***用了数据湖架构，以解决传统Lambda架构中的问题，如低时效性、数据孤岛以及逻辑异构。数据湖的目标是实现数据的统一存储、共享、易用和安全性，同时支持大规模、多种类型数据和高效分析。

大数据系统架构

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。

大数据架构做到流批一体的方法主要包括***用支持流批统一的计算引擎、优化数据存储和处理框架，以及***用先进的架构模式。***用支持流批统一的计算引擎：Spark和Flink：这些计算引擎正朝着流批统一的方向发展，能够支持实时和历史数据的统一处理，从而简化了计算流程，降低了架构复杂性。

面对大量任务，调度监控系统负责任务分配与监控，确保数据平台高效运行。大数据监控与管理 数据平台需进行全方位管理，包括监控预警、数据质量检测、元数据管理、异常处理与版本控制，保障数据安全与质量。大数据安全 数据安全至关重要，包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施，确保数据保护。

大数据计算体系可归纳三个基本层次：数据应用系统，数据处理系统，数据存储系统.计算的总体架构. HDFS （Hadoop 分布式文件系统） （1）设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于***取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

大数据技术架构 大数据技术架构是一个复杂的分层系统，它处理和管理大数据。它由以下主要组件组成： 数据源 产生和收集数据的各种来源，如传感器、设备、日志文件和社交媒体。 数据***集 获取和处理来自数据源的数据，通常使用流处理或批量处理方法。

在数字化转型中，需要考虑的系统架构主要包括以下几点：云计算架构：弹性与可扩展性：云计算架构能够提供按需的资源分配，确保企业能够快速响应市场变化和业务需求。安全性：利用云服务提供商的安全措施，保障数据和应用程序的安全。

五种大数据框架你必须要知道

1、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

4、Hadoop Hadoop ***用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

5、MongoDB 这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性***集和可扩展的碎片集群。南邵java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，***集等。

6、大数据存储与计算 其中，Hadoop框架起着核心作用，是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop，数据可被存储与高效处理。SQL的使用则便于对Hadoop上数据进行分析，而Hive作为数据仓库工具，提供了SQL接口，简化了数据操作。

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