常用的几种大数据架构剖析

​ Kappa架构在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。

• 优点：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。
• 缺点：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。
• 适用场景：和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。

Unifield架构

​以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则更激进，将机器学习和数据处理揉为一体，从核心上来说，Unifield依旧以Lambda为主，不过对其进行了改造，在流处理层新增了机器学习层。可以看到数据在经过数据通道进入数据湖后，新增了模型训练部分，并且将其在流式层进行使用。同时流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练。

• 优点：Unifield架构提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，非常好的解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。
• 缺点：Unifield架构实施复杂度更高，对于机器学习架构来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。

适用场景：有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。

总结

以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。

（编辑：核心网）

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