关于大数据的架构有很多，比如说传统的大数据架构，当然，还有很多经典的大数据架构，比如说流式架构和Kappa架构。流式架构和Kappa架构在大数据中的应用还是很多的，在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于流式架构和Kappa架构的相关知识。
1.流式架构
流式架构在大数据中应用十分广泛，在传统大数据架构的基础上，流式架构非常激进，直接取消了批处理操作，数据全程以数据流的方式进行处理，所以在数据接入端没有了ETL操作，转而替换为数据通道。而流式架构的优点十分明显，流式架构的优点就是没有十分麻烦的ETL过程，数据的实效性非常高。当然，流式架构的缺点也是十分明显的，那就是对于流式架构来说，不存在批处理，因此对于数据的重播和历史统计无法很好的支撑。对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。经过流处理加工后的数据，通过消息中间件以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分，但是该存储更多的以窗口的形式进行存储，所以该存储并非发生在数据湖，而是在外围系统。正因为如此，流式架构的适用场景就是预警，监控，对数据有有效期要求的情况。这些就是流式架构的主要内容。
2.Kappa架构
在大数据中，Kappa架构是一种比较常见的架构。Kappa架构的优点就是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。Kappa架构的缺点就是虽然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。于是，Kappa架构和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。使用场景也有很多，和lambda相同。不过Kappa架构的原理就是在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。
在这篇文章中我们给大家介绍了两种大数据架构的知识，具体就是流式架构和Kappa架构。这两种架构在大数据中十分常见，所以说大家在学习大数据的时候一定不能忽视这两种架构的学习。
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