大数据处理架构详解：Lambda架构、Kappa架构、流批一体、Dataflow模型、实时数仓

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大数据架构设计（四十五） - 知乎

浅析Lambda架构 - 简书

Lambda 架构 vs Kappa 架构

Lambda架构和Kappa架构的区别可以通过下表进行对比说明:

对比项	Lambda架构	Kappa架构
组成	批处理层 速度层 服务层	流式处理层 服务层
数据处理方式	批处理系统处理历史数据 流式系统处理实时数据	仅用流式系统处理全部数据
系统复杂度	较高，需要开发和维护两个系统	较低，只需要一个流式系统
延迟一致性	存在，实时视图和批处理视图有延迟差异	更好，没有批处理系统
数据冗余	存在，需要重播日志到实时系统	较少，无需重播日志
历史数据处理	批处理系统可进行复杂历史分析	相对复杂，只有流式系统

总结来说:

Lambda架构通过批处理层和速度层的组合，兼顾了低延迟和复杂分析，但系统较复杂，存在数据冗余和延迟不一致问题。

Kappa架构只通过流式系统实现所有处理，简化了架构，但历史数据分析相对复杂，需要流式系统保证精确一次语义。

两者都有各自的优缺点，需要根据具体场景进行技术选型和设计权衡。