同样从之4w字的文章而来。很有意思的对应:数仓有Inmon和KimBall,而数湖有lambda和kippa.。原来,我之前理解的大数据处理分析,就是一些数据湖技术啊~
我们先来看看大数据基础设施架构的演进过程。
4.3.2 第一阶段-以Hadoop为代表的离线数据处理基础设施
数据湖可以认为是新一代的大数据基础设施。为了更好的理解数据湖的基本架构,我们先来看看大数据基础设施架构的演进过程。如下图所示,Hadoop是以HDFS为核心存储,以MapReduce(简称MR)为基本计算模型的批量数据处理基础设施。
v2-269c02cb2bbe9c28c0a5c9f0e801b957_720w.jpg围绕HDFS和MR,产生了一系列的组件,不断完善整个大数据平台的数据处理能力,例如面向在线KV操作的HBase、面向SQL的HIVE、面向工作流的PIG等。同时,随着大家对于批处理的性能要求越来越高,新的计算模型不断被提出,产生了Tez、Spark、Presto、Flink等计算引擎,MR模型也逐渐进化成DAG模型。DAG模型一方面增加计算模型的抽象并发能力:对每一个计算过程进行分解,根据计算过程中的聚合操作点对任务进行逻辑切分,任务被切分成一个个的stage,每个stage都可以有一个或者多个Task组成,Task是可以并发执行的,从而提升整个计算过程的并行能力;另一方面,为减少数据处理过程中的中间结果写文件操作,Spark、Presto等计算引擎尽量使用计算节点的内存对数据进行缓存,从而提高整个数据过程的效率和系统吞吐能力。
4.3.3 第二阶段:lambda架构
随着数据处理能力和处理需求的不断变化,越来越多的用户发现,批处理模式无论如何提升性能,也无法满足一些实时性要求高的处理场景,流式计算引擎应运而生,例如Storm、Spark Streaming、Flink等。然而,随着越来越多的应用上线,大家发现,其实批处理和流计算配合使用,才能满足大部分应用需求;而对于用户而言,其实他们并不关心底层的计算模型是什么,用户希望无论是批处理还是流计算,都能基于统一的数据模型来返回处理结果,于是Lambda架构被提出,如下图所示。
v2-7b78088232b10e75eef6a3edd9ad9758_720w.jpgLambda架构的核心理念是“流批一体”,如上图所示,整个数据流向自左向右流入平台。进入平台后一分为二,一部分走批处理模式,一部分走流式计算模式。无论哪种计算模式,最终的处理结果都通过统一服务层对应用提供,确保访问的一致性,底层到底是批或流对用户透明。
4.3.4 第三阶段:Kappa架构
Lambda架构虽然解决了应用读取数据的统一性问题,但是“流批分离”的处理链路增大了研发的复杂性。因此,有人就提出能不能用一套系统来解决所有问题。目前比较流行的做法就是基于流计算来做。流计算天然的分布式特征,注定了他的扩展性更好。通过加大流计算的并发性,加大流式数据的“时间窗口”,来统一批处理与流式处理两种计算模式。
v2-2bfb69d3cc5659d9effca3add0c47fcd_720w.jpg4.3.5 大数据基础设施架构小结
综上,从传统的hadoop架构往lambda架构,从lambda架构往Kappa架构的演进,大数据平台基础架构的演进逐渐囊括了应用所需的各类数据处理能力,大数据平台逐渐演化成了一个企业/组织的全量数据处理平台。当前的企业实践中,除了关系型数据库依托于各个独立的业务系统;其余的数据,几乎都被考虑纳入大数据平台来进行统一的处理。然而,目前的大数据平台基础架构,都将视角锁定在了存储和计算,而忽略了对于数据的资产化管理,这恰恰是数据湖作为新一代的大数据基础设施所重点关注的方向之一。大数据基础架构的演进,其实反应了一点:在企业/组织内部,数据是一类重要资产已经成为了共识;为了更好的利用数据,企业/组织需要对数据资产进行如下操作:进行长期的原样存储,以便可回溯重放原始数据进行有效管理与集中治理;提供多模式的计算能力满足处理需求;以及面向业务,提供统一的数据视图、数据模型与数据处理结果。数据湖就是在这个大背景下产生的,除了有大数据平台所拥有的各类基础能力之外,数据湖更强调对于数据的管理、治理和资产化能力。落到具体的实现上,数据湖需要包括一系列的数据管理组件,包括:
- 数据接入;
- 数据搬迁;
- 数据治理;
- 数据质量管理;
- 资产目录;
- 访问控制;
- 任务管理;
- 任务编排;
- 元数据管理等。
如下图所示,给出了一个数据湖系统的参考架构。
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