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结合批处理层和速度层

Posted: Tue May 20, 2025 10:07 am
by Monira64
实时数据集成与流处理 (Real-time Data Integration & Stream Processing)
传统的批处理数据仓库在面对日益增长的实时分析需求时显得力不从心。将实时数据集成和流处理能力融入数据仓库,是提升其性能和价值的重要方向。

Lambda 架构:提供历史数据的准确性和实时数据的低延迟性。批处理层处理大规模历史数据,速度层则处理实时数据流,最终结果在服务层合并。
Kappa 架构:简化了Lambda架构,只使用一个流处理层,所有数据都被视为事件流。通过配置不同的消费组,可以支持批处理和实时处理。
流处理引擎:
Apache Kafka:作为高吞吐量的分布式消息队列,是实 亚美尼亚电话号码库 时数据管道的核心。
Apache Flink / Apache Spark Streaming:强大的流处理框架,能够进行实时数据转换、聚合和分析。
性能影响:
数据新鲜度:显著缩短数据从源头到分析的时间,支持实时仪表板、预警系统等。
决策速度:企业能够更快地响应市场变化和业务需求。
复杂事件处理:能够识别并处理数据流中的复杂模式和异常。
11. 数据虚拟化与数据联邦 (Data Virtualization & Data Federation)
当数据分布在多个异构系统(包括数据仓库、数据湖、操作型数据库、SaaS应用等)中时,数据虚拟化提供了一个统一的访问层,而无需物理移动数据。

数据虚拟化:
创建一个逻辑数据层,将不同数据源的数据整合起来,以统一视图呈现给用户和应用程序。
不存储实际数据,只存储数据的元数据和访问路径。
性能优势:减少数据复制和传输,降低存储成本,提高数据访问的敏捷性。特别适用于需要跨多个数据源进行临时查询的场景。
挑战:查询性能依赖于底层数据源的性能和网络延迟。需要强大的查询优化器。