一、概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出。数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
数据集市（Data Mart），也叫数据市场，就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

二、传统数据时代

数据仓库概念初期，主要为了报表和多维分析，当时方案是与OLTP的业务系统分离，减少对业务系统影响。

数据仓库架构

在建设过程中，发现为了支持应用使用，数据仓库内部也可以分成多个层次，便于里面数据计算结果的复用。逐渐形成了经典的数据仓库四层体系架构。

数据仓库典型架构

贴源层 （ODS, Operational Data Store）
数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。
明细层（DWD: Data Warehouse Detail）
业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。
数据服务层（DWS：Data Warehouse Service）
整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，例如汇总表，宽表。
应用服务层 (ADS：applicationData Service)
应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据。
这一个时代，数据仓库存储代表产品有前期的Oracle、IBM DB2、Teradata，后期出现的Vertica、Greenplum等。ETL代表产品包括Informatica、Datastage、Kettle等。

三、大数据时代

随着数据的增长，原有的数据库产品，无论是存储能力还是性能都出现了瓶颈。大数据Hadoop体系的出现，突破了海量数据管理不足，并且这时出现了数据中台，数据湖等概念，大数据初期，数据仍然以批处理方式为主。

大数据架构

数据离线获取的技术包括sqoo命令和传统ETL产品的增强。

四、Lambda架构

Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm，Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成。Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构，包括有：高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immunability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，Hbase等各类大数据组件。

架构图

Lambda架构简图

Lambda 架构总共由三层系统组成：批处理层（Batch Layer），速度处理层（Speed Layer），以及用于响应业务的服务层（Serving Layer）。
批处理层按照批次处理数据集，通常处理的数据量大；
速度处理层会实时处理，通常是实时的新数据；
服务层，保存批处理和速度层处理的结果，并通过返回预先计算的数据或从速度层处理构建好数据来响应查询。

Lamda使用实践

五、Kappa架构

Kappa 架构是由 LinkedIn 的前首席工程师杰伊·克雷普斯（Jay Kreps）提出的一种架构思想。克雷普斯是几个著名开源项目（包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统）的作者之一。
Kappa架构的原理就是：在Lambda 的基础上进行了优化，删除了 Batch Layer 的架构，保留了速度层，并取名实时处理。

Kappa架构

kafka案例

Kappa使用实践

六、总结

Lambda优点
1、架构简单
2、很好的结合了离线批处理和实时流处理
4、稳定且实时计算成本可控
5、离线数据易于保存
不足：
1、实时、离线数据很难保持一致结果
2、需要维护两套系统
Kappa优点
1、只需要维护实时处理模块
2、可以通过消息重放处理历史数据
3、无需离线和实时数据合并
不足：
1、强依赖消息中间件缓存能力
2、数据批处理能力性能待确认。