Что такое Kappa-архитектура?
Kappa-архитектура — это упрощенный подход к обработке больших данных, который фокусируется исключительно на потоковой обработке, stream processing, устраняя необходимость в отдельном пакетном слое, как в Lambda-архитектуре.
Основные черты
Единый потоковый слой: Все данные обрабатываются как непрерывный поток в реальном времени.
Инструменты: Apache Kafka, Flink, Spark Streaming, Samza.
Иммутабельность данных: Данные сохраняются в логе (например, Kafka), что позволяет переобработку при необходимости.
Как работает
- Входящие данные поступают в систему потоковой обработки (например, Kafka).
- Обработка выполняется в реальном времени, результаты сразу доступны для аналитики или хранения.
- Исторические данные переобрабатываются как поток из лога, если нужно обновить аналитику.
Преимущества
Простота: Один слой вместо двух (Batch и Speed в Lambda).
Единая логика: Нет дублирования кода для пакетной и потоковой обработки.
Масштабируемость: Легко справляется с большими потоками данных.
Реальное время: Быстрые результаты без задержек пакетной обработки.
Недостатки
Ограниченная глубина анализа: Меньше возможностей для сложной обработки исторических данных.
Зависимость от инструментов: Требует надежных систем хранения логов (например, Kafka).
Сложность переобработки: Повторная обработка больших исторических данных может быть ресурсоемкой.
Применение:
Kappa-архитектура подходит для сценариев, где важна оперативность:
- Мониторинг событий (например, в финтехе или IoT).
- Аналитика в реальном времени (соцсети, маркетинг).
- Персонализация в e-commerce.
Отличие от Lambda:
Lambda использует два слоя (Batch для истории, Speed для реального времени), тогда как Kappa полагается только на потоковую обработку, перерабатывая историю как поток при необходимости.
Kappa-архитектура — это более легковесная альтернатива Lambda, идеальная для систем, где скорость и простота приоритетнее глубокой исторической аналитики.
