Lambda架构和Kappa架构都是用于处理大数据的架构模式。
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理,然后再通过批处理层进行离线处理,最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据,并且可以保证数据的一致性,但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
Kappa架构则只使用流处理来处理数据,将所有数据都视为实时数据进行处理。这样可以简化架构,并且可以实现更低的延迟和更高的吞吐量。但是,Kappa架构无法处理历史数据,也无法保证数据的一致性
主要差异如下:
Lambda架构典型的框架和技术主要包括: Batch层:
Kappa架构典型的框架和技术主要包括:
面试可能会问到两种架构的优缺点、适用场景以及典型案例。要理解其背后的设计思想和计算模式,而不仅是表象上的区别。 总之,Lambda架构试图结合批处理和流处理的优点,实现对历史数据和实时数据的结合处理。而Kappa架构以流处理为主,实现低延迟的实时计算,但对历史数据的处理相对较弱。