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  • 系统架构设计师【第19章】: 大数据架构设计理论与实践 (核心总结)


    文章目录

      • 19.1 传统数据处理系统存在的问题
      • 19.2 大数据处理系统架构分析
        • 19.2.1 大数据处理系统面临挑战
        • 19.2.2 大数据处理系统架构特征
      • 19.3 Lambda架构
        • 19.3.1 Lambda架构对大数据处理系统的理解
        • 19.3.2 Lambda架构应用场景
        • 19.3.3 Lambda架构介绍
        • 19.3.4  Lambda架构的实现
        • 19.3.5 Lambda架构优缺点
        • 19.3.6 Lambda与其他架构模式对比
      • 19.4 Kappa架构
        • 19.4.1 Kappa架构下对大数据处理系统的理解
        • 19.4.2 Kappa架构介绍
        • 19.4.3 Kappa架构的实现
        • 19.4.4 Kappa架构的优缺点
        • 19.4.5 常见Kappa架构变形
      • 19.5 Lambda架构与Kappa架构的对比和设计选择
        • 19.5.1 Lambda架构与Kappa架构的特性对比
        • 19.5.2 Lambda架构与Kappa架构的设计选择
      • 19.6 大数据架构设计案例分析
        • 19.6.1 Lambda架构在某网奥运中的大数据应用
        • 19.6.2 Lambda架构在某网广告平台的应用与演进
        • 19.6.3 某证券公司大数据系统
        • 19.6.4 某电商智能决策大数据系统

    19.1 传统数据处理系统存在的问题

    1.传统数据库的数据过载问题
    传统应用的数据系统架构设计时,应用直接访问数据库系统。当用户访问量增加时,数据库无法支撑日益增长的用户请求的负载,从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求,出现超时的错误。关于这个问题的常用解决方法如下:

    • (1)增加异步处理队列,通过工作处理层批量处理异步处理队列中的数据修改请求。
    • (2)建立数据库水平分区,通常建立 Key 分区,以主键/唯一键 Hash 值作为 Key。
    • (3)建立数据库分片或重新分片,通常专门编写脚本来自动完成,且要进行充分测试。
    • (4)引入读写分离技术,主数据库处理写请求,通过复制机制分发至从数据库。
    • (5)引入分库分表技术,按照业务上下文边界拆分数据组织结构,拆分单数据库压力。

    2.大数据的特点
    大数据具有体量大、时效性强的特点,并非构造单调,而是类型多样; 处理大数据时,传统数据处理系统因数据过载,来源复杂,类型多样等诸多原因性能低下,需要采用以新式计算架构和智能算法

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/cui_yonghua/article/details/139441559
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