大数据架构如何做到流批一体？
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大数据与科技结合能为多数产业创造巨大价值。本文梳理大数据分析的挑战、主流架构及云上优化方案。
主要挑战：需同时支持实时与PB级历史数据分析；海量数据存储要求可靠、可扩展且成本可控；技术栈复杂；运维难度高。
主流架构：
Lambda架构：数据同时写入批和流系统，查询时合并视图。批处理负责全量精确计算，流处理提供实时近似结果。挑战：需双写、存储不支持更新、计算逻辑重复。
Kappa架构：只用流计算链路，历史分析通过重放消息队列实现。更简洁，但存储成本高，不适合灵活批处理查询。
Kappa+：流计算直接读HDFS数仓数据，无需消息队列重放。
云上优化方案：Lambdaplus（基于阿里云Tablestore + Blink）：
数据只写Tablestore，支持在线读写与索引查询
Blink流计算通过通道服务直读实时数据，批计算直读全量数据，统一代码逻辑
结果视图存储在Tablestore，支持低延迟ad-hoc查询
该方案全Serverless，简化组件，降低运维难度，适用于IOT、时序、日志等TB级数据分析场景。
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