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Lambda架构和Kappa架构

传统系统的问题

“我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代)。IT和DT之间，不仅仅是技术的变革，更是思想意识的变革，IT主要是为自我服务，用来更好地自我控制和管理，DT则是激活生产力，让别人活得比你好”——阿里巴巴董事局主席马云。

数据量从M的级别到G的级别到现在T的级、P的级别。数据量的变化数据管理系统（DBMS）和数仓系统（DW）也在悄然的变化着。

传统应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统。当用户访问量增加时，数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载时，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。出现这种情况以后，在系统架构上就采用图（A）的架构，在数据库和应用中间过一层缓冲隔离，缓解数据库的读写压力。然而，当用户访问量持续增加时，就需要考虑读写分离技术（Master－Slave）架构如图（B），分库分表技术。现在，架构变得越来越复杂了，增加队列、分区、复制等处理逻辑。应用程序需要了解数据库的schema，才能访问到正确的数据。

图（A）

图（B）

Lambda架构的背景

大数据处理技术需要解决这种可伸缩性与复杂性。首先要认识到这种分布式的本质，要很好地处理分区与复制，不会导致错误分区引起查询失败，而是要将这些逻辑内化到数据库中。当需要扩展系统时，可以非常方便地增加节点，系统也能够针对新节点进行rebalance。其次是要让数据成为不可变的。原始数据永远都不能被修改，这样即使犯了错误，写了错误数据，原来好的数据并不会受到破坏。

Storm的作者NathanMarz提出的一个实时大数据处理框架（Lambda架构）就满足以上两点。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm，Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成。

Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构，包括有：高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immunability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，Hbase等各类大数据组件。

大数据系统的关键特性

Marz介绍BigData System许具备的属性：

a、Robustandfault-tolerant（容错性和鲁棒性）：对大规模分布式系统来说，机器是不可靠的，可能会当机，但是系统需要是健壮、行为正确的，即使是遇到机器错误。除了机器错误，人更可能会犯错误。在软件开发中难免会有一些Bug，系统必须对有Bug的程序写入的错误数据有足够的适应能力，所以比机器容错性更加重要的容错性是人为操作容错性。对于大规模的分布式系统来说，人和机器的错误每天都可能会发生，如何应对人和机器的错误，让系统能够从错误中快速恢复尤其重要。

b、Lowlatency reads and updates（低延时）：很多应用对于读和写操作的延时要求非常高，要求对更新和查询的响应是低延时的。

c、Scalable（横向扩容）：当数据量/负载增大时，可扩展性的系统通过增加更多的机器资源来维持性能。也就是常说的系统需要线性可扩展，通常采用scale out（通过增加机器的个数）而不是scale up（通过增强机器的性能）。

d、General（通用性）：系统需要能够适应广泛的应用，包括金融领域、社交网络、电子商务数据分析等。

e、Extensible（可扩展）：需要增加新功能、新特性时，可扩展的系统能以最小的开发代价来增加新功能。

f、Allows ad hoc queries（方便查询）：数据中蕴含有价值，需要能够方便、快速的查询出所需要的数据。

d、Minimal maintenance（易于维护）：系统要想做到易于维护，其关键是控制其复杂性，越是复杂的系统越容易出错、越难维护。

h、Debuggable（易调试）：当出问题时，系统需要有足够的信息来调试错误，找到问题的根源。其关键是能够追根溯源到每个数据生成点。

数据系统的本质

Marz认为：数据系统通过查询过去的（部分、全部）数据去回答问题。如：他是一个什么样的人？他有多少朋友？这个账号是否收支平衡？。因此，DataSystem的通用定义为Query＝Function（alldata）。对通用的表达式进行分解得到：数据系统＝数据＋查询，从而可以从数据和查询两个方面认识大数据系统的本质。

数据本本质：When&What

数据是一个不可分割的单元，数据有两个关键的特性：When和What。

When是只数据是与时间相关的，也就是数据是在某个时间产生的。这个非常重要，在具有事务特性的数据库中，操作的先后顺序对结果至关重要。例如数据库的Binlog日志。因此，数据的时间性质决定了数据的全局发生先后，也就决定了数据的结果。

What是只数据的本身。由于数据跟某个时间点相关，所以数据的本身是不可变的(immutable)，过往的数据已经成为事实（Fact），你不可能回到过去的某个时间点去改变数据事实。这也就意味着对数据的操作其实只有两种：读取已存在的数据和添加更多的新数据。采用数据库的记法，CRUD就变成了CR，Update和Delete本质上其实是新产生的数据信息，用C来记录。

数据的存储：StoreEverything Rawly and Immutably

根据上述对数据特性的分析，lambda架构中对数据的存储采用的方式是：数据不可变，存储所有数据。

采用这两种方式存储的好处：

a、简单。采用不可变的数据模型，存储数据时只需要简单的往主数据集后追加数据即可。相比于采用可变的数据模型，为了Update操作，数据通常需要被索引，从而能快速找到要更新的数据去做更新操作。

b、应对人为和机器的错误。人和机器每天都可能会出错，如何应对人和机器的错误，让数据系统快速恢复极其重要。不可变和可重复计算是应对认为和机器错误的常用方法。采用可变数据模型，引发错误的数据有可能被覆盖而丢失。相比于采用不可变的数据模型，因为所有的数据都在，引发错误的数据也在。修复的方法就可以简单的是遍历数据集上存储的所有的数据，丢弃错误的数据，重新计算得到Views。重新计算的关键点在于利用数据的时间特性决定的全局次序，依次顺序重新执行，必然能得到正确的结果。

当前业界有很多采用不可变数据模型来存储所有数据的例子。比如分布式数据库Datomic，基于不可变数据模型来存储数据，从而简化了设计。分布式消息中间件Kafka，基于Log日志，以追加append-only的方式来存储消息。

Lambda架构

Lambda架构的主要思想是将大数据系统架构为多层个层次，分别为批处理层（batchlayer）、实时处理层（speedlayer）、服务层（servinglayer）如图（C）。

理想状态下，任何数据访问都可以从表达式Query= function(alldata)开始，但是，若数据达到相当大的一个级别（例如PB），且还需要支持实时查询时，就需要耗费非常庞大的资源。一个解决方式是预运算查询函数（precomputedquery funciton）。书中将这种预运算查询函数称之为Batch View（A），这样当需要执行查询时，可以从BatchView中读取结果。这样一个预先运算好的View是可以建立索引的，因而可以支持随机读取（B）。于是系统就变成：

（A）batchview = function(all data)；

（B）query =function(batch view)。

图（C）

BatchLayer

在Lambda架构中，实现（A）batch view =function(all data)的部分称之为BatchLayer。他承担两个职责：

a、存储MasterDataset，这是一个不变的持续增长的数据集

b、针对这个MasterDataset进行预运算

在全体数据集上在线运行查询函数得到结果的代价太大，同时处理查询时间过长，导致用户体验不好。如果我们预先在数据集上计算并保存预计算的结果，查询的时候直接返回预计算的结果，而无需重新进行复制耗时的计算。显然，batchview是一个批处理过程，如采用Hadoop或spark支持的map－reduce方式。采用这种方式计算得到的每个view都支持再次计算，且每次计算的结果都相同。

图（D）

对View的理解： 

View是一个和业务关联性比较大的概念，View的创建需要从业务自身的需求出发。一个通用的数据库查询系统，查询对应的函数千变万化，不可能穷举。但是如果从业务自身的需求出发，可以发现业务所需要的查询常常是有限的。BatchLayer需要做的一件重要的工作就是根据业务的需求，考察可能需要的各种查询，根据查询定义其在数据集上对应的Views。

Batch Layer的Immutabledata模型和Views

如图（E）坐席（agentid＝50023）的人，在10:00:06分的时候，状态是calling，在10:00:10的时候状态为waiting。在传统的数据库设计中，直接后面的纪录覆盖前面的纪录，而在Immutable数据模型中，不会对原有数据进行更改，而是采用插入修改纪录的形式更改历史纪录。

图（E）

上文所提及的View是图（E）中预先计算得到的相关视图，例如：2016-06-21当天所有上线的agent数，每条热线、公司下上线的Agent数。根据业务需要，预先计算出结果。此过程相当于传统数仓建模的应用层，应用层也是根据业务场景，预先加工出的view。

SpeedLayer

BatchLayer能够很好的处理离线数据，但是在很多场景数据不断产生，并且业务场景需要实时查询。SpeedLayer就是设计用来处理增量实时数据。

SpeedLayer和BatchLayer比较类似，对数据进行计算并生成RealtimeView，其主要的区别在于：

a、SpeedLayer处理的数据是最近的增量数据流，BatchLayer处理的是全体数据集

b、SpeedLayer为了效率，接收到新数据及时更新RealtimeView，而BatchLayer根据全体离线数据直接得到BatchView。SpeedLayer是一种增量计算，而非重新计算（recomputation）。

c、SpeedLayer因为采用增量计算，所以延迟小，而BatchLayer是全数据集的计算，耗时比较长。

综上所诉，SpeedLayer是BatchLayer在实时性上的一个补充。如图（F）

图（F）

SpeedLayer可总结为以（C）RealtimeView＝function（RealtimeView，newdata）；

LambdaArchitecture将数据处理分解为BatchLayer和SpeedLayer有如下优点：

a、容错性：SpeedLayer中处理的数据不断写入BatchLayer，当BatchLayer中重新计算数据集包含SpeedLayer处理的数据集后，当前的RealtimeView就可以丢弃，这就意味着SpeedLayer处理中引入的错误，在BatchLayer重新计算时都可以得到修证。这点也可以看成时CAP理论中的最终一致性（EventualConsistency）的体现。

b、复杂性隔离。BatchLayer处理的是离线数据，可以很好的掌控。Speed Layer采用增量算法处理实时数据，复杂性比Batch Layer要高很多。通过分开BatchLayer和Speed Layer，把复杂性隔离到Speed Layer，可以很好的提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

ServingLayer

BatchLayer通过对MasterDataset执行查询获得BatchView，Speed Layer通过增量计算提供RealtimeView。Lambda架构的ServingLayer用于响应用户的查询请求，合并BatchView和Realtime View中的结果数据集到最终的数据集，如图（G）。因此，ServingLayer的职责包含：

a、对batchView和RealTimeView的随机访问

b、更新BatchVeiw和RealTimeView，并负责结合两者的数据，对用户提供统一的接口

图（G）

综上所诉，ServingLayer采用如下等式（D）表示：Query＝function（BatchViews，RealtimeView）。

Lambda架构组件选型

下图给出了Lambda架构中各组件在大数据生态系统中和阿里集团的常用组件。数据流存储选用不可变日志的分布式系统Kafa、TT、Metaq；BatchLayer数据集的存储选用Hadoop的HDFS或者阿里云的ODPS；BatchView的加工采用MapReduce；BatchView数据的存储采用Mysql（查询少量的最近结果数据）、Hbase（查询大量的历史结果数据）。SpeedLayer采用增量数据处理Storm、Flink；RealtimeView增量结果数据集采用内存数据库Redis。

图（H）

Lambda是一个通用框架，各模块选型不要局限于上面给出的组件，特别是view的选型。因为View是和各业务关联非常大的概念，View选择组件时要根据业务的需求，选择最合适的组件。

Lambda架构的评估

优点：

a、数据的不可变性。里面给出的数据传输模型是在初始化阶段对数据进行实例化，这样的做法是能获益良多的。能够使得大量的MapReduce工作变得有迹可循，从而便于在不同阶段进行独立调试。

 b、强调了数据的重新计算问题。在流处理中重新计算是个主要挑战，但是经常被忽视。比方说，某工作流的数据输出是由输入决定的，那么一旦代码发生改动，我们将不得不重新计算来检视变更的效度。什么情况下代码会改动呢？例如需求发生变更，计算字段需要调整或者程序发出错误，需要进行调试。

缺点：

a、Jay Kreps认为Lambda包含固有的开发和运维的复杂性。Lambda需要将所有的算法实现两次，一次是为批处理系统，另一次是为实时系统，还要求查询得到的是两个系统结果的合并。

 

Kappa架构

由于存在以上缺点，Linkedin的Jaykreps提出了Kappa架构如图（I）：

图（I）

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。

 

两个架构的对比优缺点对比

如上表所示，Kappa架构相对来说有更多的优点，目前也被更多的厂商用于构建商业项目。

第一，Lambda架构不仅需要维护两套分别跑在批处理和实时计算系统上面的代码，还需要批处理和全量计算长时间保持运行;而Kappa架构只有在需要的时候才进行全量计算。

第二，Kappa架构下可以启动很多个实例进行重复计算，因此在需要对一些算法模型进行调优时，Kappa架构下只需要更改一套系统的参数即可，并且允许对新老数据进行效果比对;但是在Lambda架构下，需要同时更改流计算系统算法模型和批处理系统算法模型，调参过程相对比较复杂。

第三，从用户开发、测试和运维的角度来看，Kappa架构下，开发人员只需要面对一个框架，开发、测试和运维的难度都会相对较小，这是个非常重要的优点。

 

参考资料：

Big Data:Principles and best practices of scalable real-time data systems——Nathan Marz

http://blog.csdn.net/brucesea/article/details/45937875

https://zhuanlan.zhihu.com/p/20510974

http://www.infoq.com/cn/news/2014/09/lambda-architecture-questions

转载自：
https://blog.csdn.net/lvsaixia/article/details/51778487