Когда речь заходит о мире обработки данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Storm и Apache Flink. Оба фреймворка проверены временем, но они подходят к задаче потоковой обработки с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим тонкости каждого из них, сравнивая их модели обработки, отказоустойчивость, управление временем, простоту использования и многое другое. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в окончательное противостояние потоковой обработки.

Модель обработки

Модель обработки — это то, где фреймворк обработки потоков действительно раскрывается. Вот как выглядят наши претенденты:

Apache Storm: Storm использует модель обработки «кортеж за разом». Это означает, что каждый кортеж (набор значений) обрабатывается независимо по мере прохождения через топологию. Этот подход прост и эффективен, но ему не хватает сложности более продвинутых моделей обработки.

Apache Flink: Flink, с другой стороны, использует модель обработки «запись за разом», похожую на Storm, но с изюминкой. Flink поддерживает сильную обработку по времени событий, что критично для работы с неупорядоченными событиями и обеспечения точных результатов. Это делает Flink особенно подходящим для сложных вычислений с сохранением состояния.

Отказоустойчивость

Отказоустойчивость — критический аспект любой распределённой системы, и у Storm и Flink есть свои стратегии:

Apache Storm: Storm предлагает отказоустойчивость благодаря своей распределённой архитектуре, которая может автоматически обнаруживать и восстанавливать после сбоев. Однако он не поддерживает управление состоянием, поэтому вам нужно реализовать его самостоятельно при необходимости.

Apache Flink: Flink поднимает отказоустойчивость на новый уровень с помощью управляемого локального состояния и семантики обработки ровно один раз. Это гарантирует, что даже в случае сбоя Flink сможет восстановиться без потери данных или их дублирования. Механизмы контрольных точек и точек сохранения Flink дополнительно повышают его надёжность.

Управление временем

Управление временем — тонкая тема в потоковой обработке, и оба фреймворка имеют разные подходы:

Apache Storm: Storm фокусируется преимущественно на семантике обработки по времени, что означает обработку данных сразу после их поступления. Хотя это отлично подходит для приложений с низкой задержкой, оно может быть менее точным для сценариев, где время событий критично.

Apache Flink: Flink выделяется в этой области благодаря мощной поддержке времени событий, обработки по времени и времени приёма. Он использует водяные знаки для обработки неупорядоченных событий, обеспечивая точность вашей обработки даже в сложных сценариях.

Простота использования

Простота использования — важный фактор при выборе фреймворка потоковой обработки. Вот как обстоят дела у наших претендентов:

Apache Storm: У Storm более крутая кривая обучения из-за его низкоуровневых абстракций. Хотя он способен, он требует больше ручного вмешательства для настройки и управления, особенно когда дело доходит до управления состоянием.

Apache Flink: С другой стороны, Flink предлагает более сложный, но ясный и лаконичный API. Он предоставляет высокоуровневый API, который упрощает работу со сложными задачами потоковой обработки, включая вычисления с сохранением состояния и обработку по времени событий.

Производительность и пропускная способность

Производительность и пропускная способность — ключевые метрики для любого фреймворка потоковой обработки:

Apache Storm: Storm разработан для высокопроизводительной обработки данных и может обрабатывать большие объёмы данных в режиме реального времени. Он выделяется в приложениях с низкой задержкой и оптимизирован для минимизации задержек обработки.

Apache Flink: Flink также обеспечивает высокую производительность для задач пакетной и потоковой обработки. Он использует такие методы оптимизации, как конвейеризация и объединение операторов, чтобы достичь высокой пропускной способности и низкой задержки. Особенно примечательна эффективность памяти Flink, позволяющая ему справляться с большими нагрузками без ущерба для скорости.

Мониторинг и управление

Мониторинг и управление необходимы для поддержания и оптимизации ваших конвейеров потоковой обработки:

Apache Storm: Storm предоставляет обширные функции мониторинга и управления, включая метрики и логирование. Это позволяет разработчикам отслеживать производительность своих рабочих процессов обработки данных и вносить необходимые коррективы.

Apache Fink: Fink также предлагает надёжные инструменты мониторинга и управления, такие как веб-интерфейс Fink, метрики Fink и интеграция с другими инструментами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana. Это упрощает управление и оптимизацию кластеров Fink.

В итоге, выбор между Apache Storm и Apache Flink не является универсальным решением. Вот несколько заключительных мыслей, которые помогут вам принять обоснованное решение:

  • Используйте Apache Storm, если вам нужен фреймворк, который выделяется в задачах с низкой задержкой, высокой пропускной способностью и вы готовы справиться с крутой кривой обучения. Storm идеален для аналитики в реальном времени и онлайн-машинного обучения, где немедленная обработка критична.

  • Используйте Apache Fink, если вам требуется более унифицированная архитектура, которая легко интегрирует как пакетную, так и потоковую обработку. Fink идеально подходит для сложных вычислений с сохранением состояния и обработки времени событий, предлагая надёжную отказоустойчивость и высокую производительность.