数仓建模—IOTA架构
IOTA架构
经过这么多年的发展,已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代,经过大数据2.0的Web/APP过渡,进入到了IOT的大数据3.0时代,而随之而来的是数据架构的变化。
其实我们在前面的文章中介绍过这一块的内容,可以参考数仓建模—数仓架构发展史,今天我们介绍一个新的架构IOTA,开始之前我们还是先回顾一下之前的大数据架构解决方案
Lambda架构
在过去Lambda数据架构成为每一个公司大数据平台必备的架构,它解决了一个公司大数据批量离线处理和实时数据处理的需求。一个典型的Lambda架构如下:
数据从底层的数据源开始,经过各种各样的格式进入大数据平台,在大数据平台中经过Kafka、Flume等数据组件进行收集,然后分成两条线进行计算。一条线是进入流式计算平台(例如 Storm、Flink或者Spark Streaming),去计算实时的一些指标;另一条线进入批量数据处理离线计算平台(例如Mapreduce、Hive,Spark SQL),去计算T+1的相关业务指标,这些指标需要隔日才能看见。
Lambda架构经历多年的发展,其优点是稳定,对于实时计算部分的计算成本可控,批量处理可以用晚上的时间来整体批量计算,这样把实时计算和离线计算高峰分开,
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