常用的几种大数据架构优缺点——逻辑思维软件

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统。总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：

传统大数据架构

优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。

缺点：对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。

适用场景：数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。

流式架构

优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

缺点：对于流式架构来说，不存在批处理，因此对于数据的重播和历史统计无法很好的支撑。对于离线分析仅仅支撑窗口之内的分析。

适用场景：预警，监控，对数据有有效期要求的情况。

Lambda架构

优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。

缺点：离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量冗余和重复的模块存在。

适用场景：同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构

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。

Unified架构

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。

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。

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