Lambda 与 Kappa 架构笔记
一 Lambda 要解决什么问题Lambda 是用Nathan Marz（实时处理框架storm的作者） 提出的用于同时处理离线和实时的数据的，可容错的，可扩展的分布式系统。它具备强鲁棒性，提供低延迟和持续更新。基于在Twiter 和 Backtype 的工作经验提出了Lambda。
二 Lambda 的基本架构
Lamdba 基本框架如下图所示：
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整个架构分为三层，batch layer(批处理层) sever layer(服务层)以及speed layer(加速层)所有的新的数据都会同时发往batch layer和speed layer，batch layer 有两个功能，一是存储数据，二是生成batch view，（view就是根据业务的最后的结果）,在batch layer处理的是全量的数据,因为是批处理，所以在batch layer处理的数据必然存在延迟。为了让用户可以query数据，由server layer 对batch layer 生成的batch view 进行索引的达到查询的需要。speed layer 跟batch layer 刚好相反，它处理的增量的数据，而且低延迟，实时更新数据结果。
这样的架构可以看到一个很明显的好处就是，因为batch layer 处理的是全量的数据，而speed layer快速处理的数据，如果speed layer处理的数据speed view出现错误，那么只要用batch layer生成的batch view覆盖就可以。
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三 Lambda 的一种实现方案根据batch layer的特点，具备存储(HDFS)和计算(MapReduce)的Hadoop显然是第一人选，而batch view 可以是hadoop本身的hdfs 或者基于hdfs的所构建的类似hive那样的仓库，speed layer因为时效性的影响，采用实时流式处理系统，例如strom或者spark streaming, 而speed view 可以存在HBase 或者其他类似的Nosql数据库。server layer 提供用户查询的方法，采用facebook 开源的Impala，统一入口查询。或者自己实现hive和HBase统一查询。
下面是james Kinley 博客提到的架构图：
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这是两年前的文章，当时spark 还没那么火，现在看来spark可以直接作为batch和speed层的替代者了。
参考资料:
http://lambda-architecture.net/
http://jameskinley.tumblr.com/post/37398560534/the-lambda-architecture-principles-for
Linedln的高管Jay Kreps 结合自己在公司的实践和理解，提出跟Lambda 不一样的架构，虽然Lambda立足于构建一个同时处理离线数据和实时数据分布式系统，但是因为对于一分数据，你需要同时为离线和实时编写两套不同的代码，一当业务变更或者更换系统，又需要重新编码，需要消耗巨大的人力。基于自己的理解，Jay 提出了基于Kafka的用实时完全实现数据处理的系统，他把它命名为Kappa。
Kappa 的架构:
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整个过程可以用下面的话来说：（直接复制其他人的=_=）
1.使用Kafka或其它系统来对需要重新计算的数据进行日志记录，以及提供给多个订阅者使用。例如需要重新计算30天内的数据，我们可以在Kafka中设置30天的数据保留值。
2.当需要进行重新计算时，启动流处理作业的第二个实例对之前获得的数据进行处理，之后直接把结果数据放入新的数据输出表中。
3.当作业完成时，让应用程序直接读取新的数据记录表。
4.停止历史作业，删除旧的数据输出表。
参考资料：http://radar.oreilly.com/2014/07/questioning-the-lambda-architecture.html （英文）
http://www.uml.org.cn/zjjs/2014071111.asp?artid=4533（中文）
作者：Albert陈凯
链接：https://www.jianshu.com/p/d391fe9c7976
來源：简书
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