数据架构问题之流批一体与Kappa架构有什么关系

简介: 数据架构问题之流批一体与Kappa架构有什么关系

问题一:有没有Lambda架构的典型代表图示?



参考答案:

"有的,下图中展示了Lambda架构典型代表。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616728



问题二:Kappa架构的主要贡献是什么?



参考答案:

Kappa架构的主要贡献是什么?



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616729



问题三:Kappa架构如何处理数据错误或业务逻辑变更?



参考答案:

当数据出现错误或业务逻辑发生变更时,Kappa架构会启动另一个流处理层,利用消息队列的重播机制,重新消费先前的数据并输出到另一个结果表中,当确定新结果可以替换线上表时,完成替换。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616730



问题四:Kappa架构在实际生产中的应用情况如何?



参考答案:

受限于消息队列数据生命周期的限制,Kappa架构在生产中被应用得较少。不过,它启发了人们用单一系统去实现曾经需要两套系统才能实现的需求。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616731



问题五:流批一体与Kappa架构有什么关系?



参考答案:

流批一体是Kappa架构发展的一个趋势,旨在通过统一流式计算和批处理计算的方式,实现更高效、灵活的数据处理。Kappa架构的贡献之一就是启发了人们用单一系统去实现曾经需要两套系统才能实现的需求,这可以看作是流批一体思想的一种体现。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616732

相关文章
|
1月前
|
消息中间件 存储 缓存
十万订单每秒热点数据架构优化实践深度解析
【11月更文挑战第20天】随着互联网技术的飞速发展,电子商务平台在高峰时段需要处理海量订单,这对系统的性能、稳定性和扩展性提出了极高的要求。尤其是在“双十一”、“618”等大型促销活动中,每秒需要处理数万甚至数十万笔订单,这对系统的热点数据处理能力构成了严峻挑战。本文将深入探讨如何优化架构以应对每秒十万订单级别的热点数据处理,从历史背景、功能点、业务场景、底层原理以及使用Java模拟示例等多个维度进行剖析。
54 8
|
1月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
290 7
|
1月前
|
数据采集 搜索推荐 数据管理
数据架构 CDP 是什么?
数据架构 CDP 是什么?
52 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化
【8月更文挑战第23天】苹果公司发布了一份47页的研究文档,深入解析了其在智能基础语言模型领域的探索与突破。文档揭示了苹果在此领域的雄厚实力,并分享了其独特的混合架构设计,该设计融合了Transformer与RNN的优势,显著提高了模型处理序列数据的效能与表现力。然而,这种架构也带来了诸如权重平衡与资源消耗等挑战。苹果利用海量、多样的高质量数据集训练模型,但确保数据质量及处理噪声仍需克服。此外,苹果采取了自监督与无监督学习相结合的高效训练策略,以增强模型的泛化与稳健性,但仍需解决预训练任务选择及超参数调优等问题。
159 66
|
28天前
|
消息中间件 Java Kafka
实时数仓Kappa架构:从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展,企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓(Real-Time Data Warehouse, RTDW)应运而生,其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构,通过统一的流处理框架,解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理,并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
138 4
|
5月前
|
存储 分布式数据库 数据库
Hbase学习二:Hbase数据特点和架构特点
Hbase学习二:Hbase数据特点和架构特点
91 0
|
3月前
|
存储 搜索推荐 数据库
MarkLogic在微服务架构中的应用:提供服务间通信和数据共享的机制
随着微服务架构的发展,服务间通信和数据共享成为关键挑战。本文介绍MarkLogic数据库在微服务架构中的应用,阐述其多模型支持、索引搜索、事务处理及高可用性等优势,以及如何利用MarkLogic实现数据共享、服务间通信、事件驱动架构和数据分析,提升系统的可伸缩性和可靠性。
56 5
|
2月前
|
存储 大数据 数据处理
洞察未来:数据治理中的数据架构新思维
数据治理中的数据架构新思维对于应对未来挑战、提高数据处理效率、加强数据安全与隐私保护以及促进数据驱动的业务创新具有重要意义。企业需要紧跟时代步伐,不断探索和实践新型数据架构,以洞察未来发展趋势,为企业的长远发展奠定坚实基础。
|
4月前
|
安全 网络安全 数据安全/隐私保护
云原生技术探索:容器化与微服务架构的实践之路网络安全与信息安全:保护数据的关键策略
【8月更文挑战第28天】本文将深入探讨云原生技术的核心概念,包括容器化和微服务架构。我们将通过实际案例和代码示例,展示如何在云平台上实现高效的应用部署和管理。文章不仅提供理论知识,还包含实操指南,帮助开发者理解并应用这些前沿技术。 【8月更文挑战第28天】在数字化时代,网络安全和信息安全是保护个人和企业数据的前线防御。本文将探讨网络安全漏洞的成因、加密技术的应用以及提升安全意识的重要性。文章旨在通过分析网络安全的薄弱环节,介绍如何利用加密技术和提高用户警觉性来构建更为坚固的数据保护屏障。
|
4月前
|
存储 监控 安全
大数据架构设计原则:构建高效、可扩展与安全的数据生态系统
【8月更文挑战第23天】大数据架构设计是一个复杂而系统的工程,需要综合考虑业务需求、技术选型、安全合规等多个方面。遵循上述设计原则,可以帮助企业构建出既高效又安全的大数据生态系统,为业务创新和决策支持提供强有力的支撑。随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,持续优化和调整大数据架构也将成为一项持续的工作。
下一篇
DataWorks