在本文中，我们简要描述了两种大规模数据处理架构，Lambda架构和Kappa架构，它们各有优缺点。我们需要根据实际情况权衡利弊，看看我们在业务中需要使用什么样的架构。作者：肖的博客；来源：高级大数据技术
典型的互联网大数据平台架构
首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示：
在这个架构图中，大数据平台中用户的在线业务处理组件用棕色标注。这部分属于互联网在线应用，其他蓝色部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。
可以看到，大数据平台从上到下可以分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出和显示。
数据采集
将应用程序生成的数据和日志同步到大数据系统。由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是几个相关系统的组合。数据库同步通常使用Sqoop，日志同步可以选择Flume。收集的数据经过格式化和转换，然后通过消息队列如卡夫卡)传输。
不同数据源产生的数据质量可能差异很大，数据库中的数据可能直接导入大数据系统中使用，而日志和爬虫产生的数据需要大量的清理和转换处理才能得到有效利用。
数据处理
这部分是大数据存储和计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在HDFS。MapReduce、Hive、Spark等计算任务读取HDFS上的数据进行计算，然后将计算结果写入HDFS。
MapReduce、Hive、Spark等的计算处理。叫做离线计算，HDFS存储的数据叫做离线数据。大数据系统上的离线计算通常针对所有数据某一方面)，比如挖掘历史上所有订单的商品相关性。此时数据规模非常大，运行时间很长。这种计算是离线计算。
除了离线计算，还有一些场景数据规模相对较大，但所需的处理时间相对较短。比如淘宝要统计每秒生成的订单数，进行监控和宣传。这种场景称为大数据流计算，通常由Storm、Spark Steaming等流大数据引擎完成，几秒钟甚至几毫秒就能完成。
数据输出和显示
大数据计算生成的数据仍然写入HDFS，但是应用程序无法读取HDFS的数据，所以HDFS的数据必须导出到数据库。数据同步导出相对容易，计算生成的数据相对标准。稍加处理，就可以通过Sqoop等系统导出到数据库。
此时，应用程序可以直接访问数据库中的数据，并实时向用户展示，例如向用户展示推荐的产品。
大数据除了提供数据供用户访问外，还需要向运营和决策层提供各种统计报表，这些报表也写入数据库，由相应的后端系统进行访问。很多经营者和管理者，每天一上班，就登录后台数据系统，查看前一天的数据报表，看业务是否正常。如果数据正常甚至上涨，可以轻松一点；如果数据下降，焦虑和忙碌的一天将很快开始。
整合以上三个部分的是任务调度管理系统。当不同的数据开始同步时，如何合理调度各种MapReduce和Spark任务，可以最合理的利用资源，等待时间不会太长。同时，临时重要任务可以尽快执行，这些都需要通过任务调度管理系统来完成。
上面提到的大数据平台架构也叫Lambda。
架构，是构建大数据平台的一种常规架构原型方案。Lambda 架构原型请看下面的图。
Lambda 架构
Lambda 架构Lambda Architecture)是由 Twitter 工程师合适的香菇Nathan Marz)提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在 BackType 和 Twitter 上的分布式数据处理系统的经验。
Lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性。
Lambda 架构总共由三层系统组成：批处理层Batch Layer)，速度处理层Speed Layer)，以及用于响应查询的服务层Serving Layer)。
在 Lambda 架构中，每层都有自己所肩负的任务。
批处理层存储管理主数据集不可变的数据集)和预先批处理计算好的视图。
批处理层使用可处理大量数据的分布式处理系统预先计算结果。它通过处理所有的已有历史数据来实现数据的准确性。这意味着它是基于完整的数据集来重新计算的，能够修复任何错误，然后更新现有的数据视图。输出通常存储在只读数据库中，更新则完全取代现有的预先计算好的视图。
速度处理层会实时处理新来的大数据。
速度层通过提供最新数据的实时视图来最小化延迟。速度层所生成的数据视图可能不如批处理层最终生成的视图那样准确或完整，但它们几乎在收到数据后立即可用。而当同样的数据在批处理层处理完成后，在速度层的数据就可以被替代掉了。
本质上，速度层弥补了批处理层所导致的数据视图滞后。比如说，批处理层的每个任务都需要 1 个小时才能完成，而在这 1 个小时里，我们是无法获取批处理层中最新任务给出的数据视图的。而速度层因为能够实时处理数据给出结果，就弥补了这 1 个小时的滞后。
所有在批处理层和速度层处理完的结果都输出存储在服务层中，服务层通过返回预先计算的数据视图或从速度层处理构建好数据视图来响应查询。
例如广告投放预测这种推荐系统一般都会用到Lambda架构。一般能做精准广告投放的公司都会拥有海量用户特征、用户历史浏览记录和网页类型分类这些历史数据的。业界比较流行的做法有在批处理层用Alternating Least Squares ALS)算法，也就是Collaborative Filtering协同过滤算法，可以得出与用户特性一致其他用户感兴趣的广告类型，也可以得出和用户感兴趣类型的广告相似的广告，而用k-means也可以对客户感兴趣的广告类型进行分类。
这里的结果是批处理层的结果。在速度层中根据用户的实时浏览网页类型在之前分好类的广告中寻找一些top K的广告出来。最终服务层可以结合速度层的top K广告和批处理层中分类好的点击率高的相似广告，做出选择投放给用户。
Lambda 架构的不足
虽然 Lambda 架构使用起来十分灵活，并且可以适用于很多的应用场景，但在实际应用的时候，Lambda 架构也存在着一些不足，主要表现在它的维护很复杂。
使用 Lambda 架构时，架构师需要维护两个复杂的分布式系统，并且保证他们逻辑上产生相同的结果输出到服务层中。
我们都知道，在分布式框架中进行编程其实是十分复杂的，尤其是我们还会针对不同的框架进行专门的优化。所以几乎每一个架构师都认同，Lambda 架构在实战中维护起来具有一定的复杂性。
那要怎么解决这个问题呢?我们先来思考一下，造成这个架构维护起来如此复杂的根本原因是什么呢?
维护 Lambda 架构的复杂性在于我们要同时维护两套系统架构：批处理层和速度层。我们已经说过了，在架构中加入批处理层是因为从批处理层得到的结果具有高准确性，而加入速度层是因为它在处理大规模数据时具有低延时性。
那我们能不能改进其中某一层的架构，让它具有另外一层架构的特性呢?
例如，改进批处理层的系统让它具有更低的延时性，又或者是改进速度层的系统，让它产生的数据视图更具准确性和更加接近历史数据呢?
另外一种在大规模数据处理中常用的架构——Kappa 架构Kappa Architecture)，便是在这样的思考下诞生的。
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Kappa 架构
Kappa 架构是由 LinkedIn 的前首席工程师标致的黑夜Jay Kreps)提出的一种架构思想。会撒娇的砖头是几个著名开源项目包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统)的作者之一，也是现在 Confluent 大数据公司的 CEO。
会撒娇的砖头提出了一个改进 Lambda 架构的观点：
我们能不能改进 Lambda 架构中速度层的系统性能，使得它也可以处理好数据的完整性和准确性问题呢?我们能不能改进 Lambda 架构中的速度层，使它既能够进行实时数据处理，同时也有能力在业务逻辑更新的情况下重新处理以前处理过的历史数据呢?
他根据自身多年的架构经验发现，我们是可以做到这样的改进的。
像 Apache Kafka 这样的流处理平台是具有永久保存数据日志的功能的，通过平台的这一特性，我们可以重新处理部署于速度层架构中的历史数据。
下面就以 Apache Kafka 为例来讲述整个全新架构的过程。
第一步，部署 Apache Kafka，并设置数据日志的保留期Retention Period)。这里的保留期指的是你希望能够重新处理的历史数据的时间区间。
例如，如果你希望重新处理最多一年的历史数据，那就可以把 Apache Kafka 中的保留期设置为 365 天。如果你希望能够处理所有的历史数据，那就可以把 Apache Kafka 中的保留期设置为“永久Forever)”。
第二步，如果我们需要改进现有的逻辑算法，那就表示我们需要对历史数据进行重新处理。
我们需要做的就是重新启动一个 Apache Kafka 作业实例Instance)。这个作业实例将从头开始，重新计算保留好的历史数据，并将结果输出到一个新的数据视图中。我们知道 Apache Kafka 的底层是使用 Log Offset 来判断现在已经处理到哪个数据块了，所以只需要将 Log Offset 设置为 0，新的作业实例就会从头开始处理历史数据。
第三步，当这个新的数据视图处理过的数据进度赶上了旧的数据视图时，我们的应用便可以切换到从新的数据视图中读取。
第四步，停止旧版本的作业实例，并删除旧的数据视图。
与 Lambda 架构不同的是，Kappa 架构去掉了批处理层这一体系结构，而只保留了速度层。你只需要在业务逻辑改变又或者是代码更改的时候进行数据的重新处理。
在讲述完 Kappa 架构之后，我想强调一下，Kappa 架构也是有着它自身的不足的。
因为 Kappa 架构只保留了速度层而缺少批处理层，在速度层上处理大规模数据可能会有数据更新出错的情况发生，这就需要我们花费更多的时间在处理这些错误异常上面。
还有一点，Kappa 架构的批处理和流处理都放在了速度层上，这导致了这种架构是使用同一套代码来处理算法逻辑的。所以 Kappa 架构并不适用于批处理和流处理代码逻辑不一致的场景。
小结
在本文中，我们简述了 Lambda 架构和 Kappa 架构这两种大规模数据处理架构，它们都各自有着自身的优缺点。我们需要按照实际情况来权衡利弊，看看在业务中到底需要使用到哪种架构。
如果你所面对的业务逻辑是设计一种稳健的机器学习模型来预测即将发生的事情，那么你应该优先考虑使用 Lambda 架构，因为它拥有批处理层和速度层来确保更少的错误。
如果你所面对的业务逻辑是希望实时性比较高，而且客户端又是根据运行时发生的实时事件来做出回应的，那么你就应该优先考虑使用 Kappa 架构。