好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界郭德纲”的架构师老王。今天，咱们不聊风花雪月，专心扒一扒大数据处理界的两大“网红”——Lambda 架构和 Kappa 架构。 各位是不是经常听到“大数据”这三个字就觉得头大？什么实时计算、离线计算、流式处理，听起来就让人想挠头。别怕，老王今天就用最接地气的方式，把这两大架构给你盘得明明白白，让您在选择的时候不再犯迷糊，成为架构选型界的“明白人儿”。 一、前戏：大数据时代的“烦恼” 话说，自从互联网像野草一样疯长，数据就像洪水猛兽一样涌来。以前咱们存个几兆的数据就觉得了不得，现在动不动就是TB、PB级别。数据量大了，问题也就来了： 实时性要求高： 以前做个报表，第二天早上看就行。现在不行了，用户恨不得你下一秒就告诉他哪个商品卖得最好，哪个用户点了差评。 数据规模大： 数据量太大，一台机器根本扛不住，得用集群。集群这玩意儿，看着高大上，维护起来也是一把辛酸泪。 数据类型复杂： 不光有结构化的数据库，还有非结构化的文本、图片、视频等等。要把这些数据都处理好，可不是一件容易的事。 容错性要求高： 系统出问题是家常便饭，数据丢了可就麻 …