Kappa架构由Jay Kreps提出,不同于Lambda同时计算流计算和批计算并合并视图,Kappa只会通过流计算一条的数据链路计算并产生视图。Kappa同样采用了重新处理事件的原则,对于历史数据分析类的需求,Kappa要求数据的长期存储能够以有序日志流的方式重新流入流计算引擎,重新产生历史数据的视图。本质上是通过改进Lambda架构中的 Spee...
数据重新处理是 Kappa的一项关键要求，使源端的任何更改对结果的影响可见。因此，Kappa 架构仅由两层组成：流处理层和服务层。在Kappa架构中，只有一层处理层：流处理层。该层负责采集、处理和存储直播数据。这种方法消除了对批处理系统的需要。相反，它使用先进的流处理引擎（例如 Apache Flink、Apache Storm、Apache...
停止旧版本的作业实例,并删除旧的数据视图。 二、 Kappa架构的优缺点 Kappa架构的优点在于将实时和离线代码统一起来,方便维护而且统一了数据口径的问题,避免了Lambda架构中与离线数据合并的问题,查询历史数据的时候只需要重放存储的历史数据即可。而Kappa的缺点也很明显: (1)消息中间件缓存的数据量和回溯数据有性能瓶颈...
在Lambda 和 Kappa 架构之间做出决定时,应考虑以下几个因素: 数据特征:考虑数据的性质和处理要求。如果应用案例需要实时和历史分析,则 Lambda 架构可能更适合。另一方面,如果主要关注实时处理和低延迟见解,那么 Kappa 架构可能更合适。 系统复杂性:评估与在 Lambda 架构中管理多个处理管道相关的复杂性与 Kappa 架构中单...
将实时和离线代码统一起来了;方便维护而且统一了数据口径;避免了Lambda架构中与离线数据合并的问题。 其缺点: (1)消息中间件缓存的数据量和回溯数据有性能瓶颈。 (2)在实时数据处理时,遇到大量不同的实时流进行关联时,非常依赖实时计算系统的能力,很可能因为数据流先后顺序问题,导致数据丢失。
Kappa架构由Jay Kreps提出,其只会通过流计算一条的数据链路计算并产生视图。为了应对历史数据分析和错误重跑情况,Kappa要求数据的长期存储并能够以有序日志流的方式重新流入计算引擎,其本质上是对Lambda加速层的改进,使其能处理实时数据,也能在业务逻辑更新或错误发生时重新处理以前处理过的历史数据。 Kappa以流处理实施...
四. Kappa架构 4.1 结构图 输入数据直接由实时层的实时数据处理引擎对源源不断的源数据进行处理;再由服务层的服务后端进一步处理以提供上层的业务查询。而中间结果的数据都是需要存储的，这些数据包括历史数据与结果数据，统一存储在存储介质中。4.2 优缺点 其优点：将实时和离线代码统一起来了；方便维护而且统一了...
什么是Kappa架构? 一、简介 相当于在Lambda架构上去掉了批处理层(Batch Layer),只留下单独的流处理层(Speed Layer)。通过消息队列的数据保留功能,来实现上游重放(回溯)能力。 当流任务发生代码变动时,或者需要回溯计算时,原先的Job N保持不动,先新启动一个作业Job N+1,从消息队列中获取历史数据,进行计算,计算...
Kappa 架构通过专注于流处理，为实时处理提供了 Lambda 架构的简化替代方案。它摒弃了独立的批处理层，将所有数据都作为无限的事件流引入和处理。核心组件：流引入： 连续引入数据并存储在事件日志中，如 Apache Kafka，作为持久、容错的存储机制。流处理： 使用事件日志中的数据，应用实时计算，并生成所需的输出，可...
以下是一个基于Kafka和Apache Flink构建简单的Kappa架构示例。我们将建立一个流应用,在接收到消息后处理这些数据。 1. 数据流 首先,我们需要创建一个Kafka生产者,将消息发送到Kafka主题。 fromkafkaimportKafkaProducerimportjsonimporttime producer=KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092',value_serializer=lambda...