湖仓一体流批融合处理架构设计

文章目录

  • 湖仓一体流批融合处理架构设计
    • 1. 流批一体架构范式演进
      • 1.1 Lambda架构的困境:双计算链路维护成本
      • 1.2 Kappa架构的革新:统一流处理引擎
      • 1.3 新一代湖仓架构:存储与计算的解耦设计
    • 2. 流批统一计算引擎选型
      • 2.1 Apache Spark Structured Streaming
      • 2.2 Flink实时计算引擎
      • 2.3 混合计算场景:Spark+Flink混合部署
    • 3. 核心架构设计模式
      • 3.1 分层存储设计
      • 3.2 实时维表关联方案
        • 方案1:广播变量
        • 方案2:外部存储查询
      • 3.3 流式物化视图
    • 4. 行业案例:电商实时大屏架构
      • 4.1 需求分析
      • 4.2 技术实现
        • 架构全景
        • 关键代码
      • 4.3 性能指标
    • 5. 未来演进方向
      • 5.1 云原生Serverless化
      • 5.2 机器学习集成
      • 5.3 数据治理升级
    • 结语

湖仓一体流批融合处理架构设计

1. 流批一体架构范式演进

1.1 Lambda架构的困境:双计算链路维护成本

Lambda架构曾是大数据领域的标准范式,但其双计算链路设计带来巨大复杂性:

  • 批处理层(Hadoop MR/Hive):处理历史全量数据,产出精准但滞后的结果
  • 速度层(Storm/Flink):处理实时增量数据,提供低延迟近似值
  • 服务层:合并两套结果供查询

典型问题

  • 开发成本翻倍:同一业务逻辑需在批处理和流处理引擎中重复实现
  • 数据一致性风险:两套计算逻辑可能产生结果分歧(如窗口边界不一致)
  • 运维复杂度高:需维护两套集群(Hadoop+YARN 和 Flink/K8s)

你可能感兴趣的:(企业级SQL,Server深度实践,流批一体,Lambda架构,Kappa架构,Flink,Spark,实时计算)