Apache Beam против Apache Spark: Окончательное решение для пакетной и потоковой обработки

Представьте: вы стоите в отделе больших данных своего любимого магазина техники (да, это вполне реально в моём воображении) и выбираете между двумя блестящими фреймворками, которые обещают решить все ваши проблемы с обработкой данных. В левом углу — Apache Spark — чемпион тяжёлого веса, который демонстрирует свои возможности обработки данных в памяти с 2014 года. В правом углу — Apache Beam — новый дипломатический игрок с 2016 года, который ладит со всеми и обещает «напиши один раз, запускай где угодно».

Но вот вопрос на миллион долларов, который не даёт спать инженерам по работе с данными: какой из них выбрать для вашего следующего проекта? Возьмите свой любимый напиток с кофеином, потому что мы собираемся глубоко погрузиться в эту эпическую битву байтов и лучей.

Знакомство с участниками: рассказ о двух философиях

Прежде чем мы начнём разбрасывать бенчмарки производительности как конфетти, давайте познакомимся с нашими бойцами.

Apache Spark — это как друг, у которого есть свой собственный спортзал, и он никогда не даёт вам об этом забыть. Это мощная система обработки данных, которая поставляется со своим собственным движком исполнения, встроенными библиотеками для машинного обучения (MLlib), обработки графов (GraphX) и возможностями SQL. Spark верит в то, что нужно делать всё быстро и в памяти, обращаясь с вашей ОЗУ как с буфетом с неограниченным количеством еды.

Apache Beam, с другой стороны, больше похож на дипломатического переводчика в ООН. Он не обрабатывает ваши данные — вместо этого он предоставляет унифицированную модель программирования, которая может взаимодействовать с несколькими движками исполнения. Думайте об этом как о Швейцарии обработки данных: нейтральной, портативной и удивительно эффективной в том, чтобы заставить разные стороны работать вместе.

Архитектурное противостояние: монолит против абстракции

Здесь всё становится интереснее. Эти два фреймворка имеют принципиально разные философии о том, как должна работать обработка данных.

Подход Spark прост: «Я — движок, я — среда выполнения, я — неизбежен». Когда вы пишете код для Spark, вы пишете непосредственно для движка Spark. Это эффективно, быстро, и нет посредника, который забирает долю вашей производительности.

Подход Beam более тонкий: «Зачем ограничивать себя одним движком исполнения, когда можно использовать их все?» Beam действует как уровень абстракции, который переводит логику вашего конвейера в нечто, что различные раннеры могут понять. Хотите запустить Spark сегодня и Flink завтра? Нет проблем. Нужно мигрировать на Google Cloud Dataflow в следующем месяце? Beam вас поддержит.

Но вот поворот сюжета, о котором никто не говорит на технических конференциях: эта гибкость имеет свою цену. Исследования показали, что Apache Beam Spark Runner может быть примерно в десять раз медленнее, чем нативный Apache Spark. Это как просить кого-то перевести шутку с английского на французский, затем на испанский и обратно на английский — что-то теряется при переводе, и обычно это острота (или в данном случае производительность).

Производительность: потребность в скорости

Давайте поговорим о цифрах, потому что в мире обработки данных миллисекунды имеют такое же значение, как и ваш утренний кофе.

Apache Spark выделяется своими возможностями обработки в памяти. Он загружает данные в ОЗУ и держит их там, делая итеративные операции молниеносно быстрыми. Это особенно полезно для рабочих нагрузок машинного обучения, где вам может потребоваться пройти по одному и тому же набору данных несколько раз.

Производительность Apache Beam сложнее. Поскольку Beam сам по себе ничего не выполняет, его производительность полностью зависит от базового раннера. Запуск Beam на Spark? Вы получаете производительность Spark (минус накладные расходы на абстракцию). Запуск на Flink? Вы получаете характеристики Flink. Это как спрашивать: «Насколько быстро гоночный автомобиль?» когда ответ полностью зависит от того, какой двигатель вы в него поставите.

Вот практический пример разницы в производительности:

Нативный подсчёт слов Spark:

val spark = SparkSession.builder().appName("WordCount").getOrCreate()
val lines = spark.read.textFile("input.txt")
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.groupBy("value").count()
wordCounts.show()

Подсчёт слов Beam (Spark Runner):

Pipeline p = Pipeline.create();
p.apply(TextIO.read().from("input.txt"))
 .apply(FlatMapElements.into(TypeDescriptors.strings())
     .via((String line) -> Arrays.asList(line.split(" "))))
 .apply(Count.perElement())
 .apply(MapElements.into(TypeDescriptors.kvs(TypeDescriptors.strings(), 
                                              TypeDescriptors.longs()))
     .via(count -> KV.of(count.getKey(), count.getValue())))
 .apply(TextIO.write().to("output"));
p.run();

Заметьте, как версия Beam более многословна? Это налог на абстракцию в действии. Вы не просто пишете больше кода; вы также вводите дополнительные уровни, которые могут повлиять на производительность.

Дизайн API: опыт разработчика

Здесь личные предпочтения начинают иметь такое же значение, как и технические характеристики.

API Spark следует философии «разные инструменты для разных задач»:

• Spark SQL для тех, кто мечтает о SELECT-запросах
• Spark Streaming (или Structured Streaming) для потоковой обработки в реальном времени
• MLlib для машинного обучения
• GraphX для обработки графов

Каждый API оптимизирован для своего конкретного случая использования, но вам нужно изучить разные парадигмы для пакетной и потоковой обработки.

Унифицированный API Beam похож на швейцарский армейский нож, который ваш папа всегда утверждал, что это идеальный инструмент для всего. Одна модель программирования обрабатывает как пакетные, так и потоковые данные. Тот же код конвейера может обрабатывать исторические данные в пакетном режиме или потоки в реальном времени без изменений.

Вот сравнение обработки пакетных и потоковых данных:

Подход Spark (отдельные API):

# Пакетная обработка
df_batch = spark.read.parquet("historical_data.parquet")
df_batch.groupBy("category").agg(avg("value")).show()
# Потоковая обработка
df_stream = spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic").load()
df_stream.groupBy("category").agg(avg("value")).writeStream.trigger(Trigger.ProcessingTime("10 seconds")).start()

Подход Beam (унифицированный API):

def run_pipeline(is_streaming=False):
    if is_streaming:
        data = p | 'Read from Kafka' >> ReadFromKafka(topic='events')
    else:
        data = p | 'Read from File' >> ReadFromText('historical_data.txt')
    result = (data
              | 'Parse' >> beam.Map(parse_record)
|--|--|
              | 'Calculate average' >> beam.Map(calculate_avg))

Битва экосистем: кто приводит больше друзей на вечеринку?

Apache Spark существует дольше и построил впечатляющую социальную сеть. Он прекрасно интегрируется с экосистемой Hadoop, имеет обширные библиотеки машинного обучения и предлагает богатые инструменты мониторинга, включая веб-интерфейс, REST API и всеобъемлющие метрики. Это как популярный ребёнок в школе, который знает всех.

Apache Beam выбирает другой подход — вместо того чтобы создавать свою собственную экосистему, он фокусируется на том, чтобы ладить с существующими. Он предлагает больше интеграций с системами хранения, но меньше встроенных инструментов ML. Возможности мониторинга Beam зависят от того, какой раннер вы используете, что может быть и благословением, и проклятием.

Вот сравнение интеграции экосистем:

Практический пример: построение реального конвейера

Давайте погрузимся в практический пример. Мы построим конвейер, который обрабатывает события электронной коммерции, вычисляя метрики в реальном времени как для исторических данных, так и для потоковых событий.