Lambda架构与Kappa架构在大数据处理中的应用

简介：
本文探讨了Lambda架构和Kappa架构在大数据处理领域的应用，分析了两种架构的优势及适用场景，为企业数据处理提供参考。 首先来看一个典型的互联网大数据平台的架构。在这张架构图中，面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分属于互联网在线应用的部分；其他蓝色部分则包含各种开源的大数据产品或自行开发的相关大数据组件。整个大数据平台可以分为三个层次：数据采集、数据处理和数据输出与展示。 应用程序产生的各类数据（如日志）会被同步到大数据系统中。由于不同的来源会产生不同类型的数据，因此需要多个相关系统的组合来实现这一过程。数据库同步通常使用Sqoop工具完成；而日志的同步可以选择Flume等技术方案；打点采集的数据经过格式化转换后会通过Kafka这样的消息队列进行传递。 需要注意的是，不同数据源产生的原始数据可能存在较大的质量差异，在后续处理过程中需要对此加以注意和优化。