大数据架构如何做到流批一体？
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Lambda 和 Kappa 架构都还有展示层的困难点，结果视图如何支持 ad-hoc 查询分析，一个解决方案是在 Kappa 基础上衍生数据分析流程，如下图4，在基于使用Kafka + Flink 构建 Kappa 流计算数据架构，针对Kappa 架构分析能力不足的问题，再利用 Kafka 对接组合 ElasticSearch 实时分析引擎，部分弥补其数据分析能力。但是 ElasticSearch 也只适合对合理数据量级的热数据进行索引，无法覆盖所有批处理相关的分析需求，这种混合架构某种意义上属于 Kappa 和 Lambda 间的折中方案。
Lambda plus：Tablestore + Blink 流批一体处理框架 Lambda plus 是基于 Tablestore 和 Blink 打造的云上存在可以复用、简化的大数据架构模式，架构方案全 serverless 即开即用，易搭建免运维。 表格存储(Tablestore)是阿里云自研的 NoSQL 多模型数据库，提供 PB 级结构化数据存储、千万 TPS 以及毫秒级延迟的服务能力，表格存储提供了通道服务(TunnelService)支持用户以按序、流式地方式消费写入表格存储的存量数据和实时数据，同时表格存储还提供了多元索引功能，支持用户对结果视图进行实时查询和分析。 Blink 是阿里云在 Apache Flink 基础上深度改进的实时计算平台，Blink 旨在将流处理和批处理统一，实现了全新的 Flink SQL 技术栈，在功能上，Blink 支持现在标准 SQL 几乎所有的语法和语义，在性能上，Blink 也比社区Flink更加强大。 在 TableStore + Blink 的云上 Lambda 架构中，用户可以同时使用表格存储作为master dataset 和 batch&stream view，批处理引擎直读表格存储产生 batch view，同时流计算引擎通过 Tunnel Service 流式处理实时数据，持续生成 stream view。
如上图5，其具体组件分解：
Tablestore 直接作为 master dataset，支持用户直读，配合 Tablestore 多元索引，用户的线上服务直读、ad-hoc 查询 master dataset 并将结果返回给用户;Blink 批处理任务向 Tablestore 下推 SQL 的查询条件，直读 Tablestore master dataset，计算 batch view，并将 batch view 重新写回 Tablestore;
Blink 流处理任务通过表格存储 TunnelService API 直读 master dataset 中的实时数据，持续产生 stream view;Kappa 架构的 backfill任务，可以通过建立全量类型数据通道，流式消费 master dataset 的存量数据，从新计算;
为存储 batch view 和 stream view 的 Tablestore 结果表建立全局二级索引和多元索引，业务可以低延迟、ad-hoc方式查询;
针对上述 Lambda 架构1-4的技术问题，Lambda plus 的解决思路：
总结，表格存储实现了 batch view、master dataset 直接查询、stream view 的功能全集，Blink 实现流批统一，Tablestore 加 Blink 的 Lambda plus 模式可以明显简化 Lambda 架构的组件数量，降低搭建和运维难度，拓展用户数据价值。 表格存储是如何实现支持上述功能全集的 存储引擎的高并发、低延迟特性：表格存储面向在线业务提供高并发、低延迟的访问，并且 tps 按分区水平扩展，可以有效支持批处理和 Kappa backfill 的高吞吐数据扫描和流计算按分区粒度并发实时处理; 使用通道服务精简架构：Tablestore 数据通道支持用户以按序、流式地方式消费写入表格存储的存量数据和实时数据，避免 Lambda 架构引入消息队列系统以及master dataset 和队列的数据一致性问题; （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
