Большие споры: как выбрать подходящего чемпиона по потоковой обработке

Представьте, что два профессиональных спортсмена борются за ваше внимание: Flink — спринтер, оптимизированный для чистой скорости, Beam — бегун на длинные дистанции с непревзойдённой выносливостью. Кто заслуживает вашей команды? Давайте разберёмся.

Разницу между этими фреймворками можно свести к их основополагающим принципам:

АспектApache FlinkApache Beam
История созданияСоздан для решения задач в реальном времениРазработан для универсальной адаптации
ВыполнениеОптимизировано под время выполнения, имеет собственный движокПереносимый раннер, выбирает движок
Лучше всего подходитПринятие решений за наносекунды, строгие соглашения об уровне обслуживания (SLA)Разработка конвейеров для новых движков
Секретное оружие Flink? Единый движок для пакетной обработки И потоковой передачи.
Козырь Beam? Возможность запуска «напиши один раз, разверни где угодно» в Spark, Flink, Dataflow и т. д.

Архитектуры: что у них внутри

Давайте наглядно представим, как каждый из них обрабатывает данные:

graph TD subgraph Apache Flink Architecture A("Источник Kafka") --> B("(TaskManager)") B --> C("Функция процесса") C --> D("Управление состоянием") D --> E("Приёмник Elasticsearch") end subgraph Apache Beam Pipeline B("Чтение Kafka") --> Y("Преобразование обработки") Y --> Z("Запуск на Flink/Spark") Z --> W("Запись в Elasticsearch") end

Сила Flink заключается в тесной интеграции между компонентами — представьте канатоходцев по сравнению с жонглёрами. Преимущество Beam заключается в том, что он выступает в роли «дирижёра оркестра», гармонизируя различные механизмы выполнения.

Соревнование в реальных условиях: объединение событий

Задача: объединить события A (действия клиента) и B (ответ системы), даже если между ними существует задержка до 6 часов.

Используйте обработку событий во времени для идеального объединения:

// Пример Flink на Java с использованием Table API
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Table t = env.from("kafka").addSource(...);
// Логика объединения с семантикой времени событий
table
    .filter("type = 'A'")
    .innerJoin(table.filter("type = 'B"), "id")
    .writeToSink(...)

Ключевой приём: обработка с сохранением состояния в Flink гарантирует, что частичные ставки сохраняются до совпадения, даже если участники опаздывают на 6 часов.

Подход Beam

Используйте входные данные для временного объединения:

# Конвейер Beam на Python
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline() as pipeline:
    events = pipeline | beam.Create([...]) # Чтение событий
    # Сохраняем события с таймаутом
    table = events | beam.GroupByKey(lambda x: x['id'])
    table | beam.Map(process_split).write(...)
# Функция для объединения, когда оба типа получены
def process_split(pkey, elements):
    a, b = elements if len(elements) == 2 else [None, elements[0]] if 
    # Пользовательская логика объединения, запись в Elasticsearch

Мощный инструмент Beam: переносимые операции между движками — один и тот же код работает на Flink, Spark или Dataflow.

Управление состоянием: суть

Счетоводы: встроенное состояние Flink выигрывает гонки по задержке. Инструменты состояния Flink:

  • ListState: хранение нескольких значений для каждого ключа.
  • HashMapState: эффективный поиск.
  • ValueState: отслеживание последнего значения. Подход Beam: Требуется внешнее состояние (например, Redis) или комбинации, такие как GCSSideInput. Тонкое замечание: Flink управляет состоянием как личный помощник — всегда помнит. Beam делегирует управление состоянием — передаёт специалистам.

Гонка производительности

Тесты показывают превосходство Flink: | Метрика | Flink | Beam | ||–|–| | Задержка | Менее 100 мс | Более 100 мс | | Пропускная способность | Более 100 тыс. событий в секунду| 50 тыс. событий в секунду | | Использование кучи | Эффективное использование памяти| В зависимости от движка| Почему? Колоночная сериализация Flink и эффективная передача по сети оставляют других позади.

Когда что выбирать

Flink побеждает → оповещения о торговле с высокой скоростью, потоки данных датчиков IoT, обнаружение мошенничества в реальном времени. Beam побеждает → конвейеры с несколькими движками, тестирование экспериментальных алгоритмов, обновление устаревших систем. Диаграмма: сравнение экосистем

pie title Экосистемы фреймворков "Инструменты, оптимизированные для Flink": 60 "Поддержка нескольких движков Beam": 40

Практическая реализация: стратегия объединения

Проблема: события A и B могут поступать с разницей в несколько дней. Решение: временные окна Flink Event-Time + хранение состояния

// Код Flink на Java для объединения по времени событий
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs:///state"));
DataStream<Row> stream = env.addSource(kafkaConsumer)
    .assignTimestampsAndWatermarks(new CustomAssigner());
DataStream<Row> aStream = stream.filter(types == A);
DataStream<Row> bStream = stream.filter(types == B);
DataStream<Row> joined = aStream.coGroup(bStream)
    .where("id").equalTo("id")
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(15)))
    .apply(new CoGroupFunction());

Муки выбора: окончательный вердикт

Flink: спортсмен «Need for Speed» — надёжен для бойцов реального времени. Beam: «швейцарский армейский нож» — идеален для исследовательских проектов и операций с несколькими движками. Финальная диаграмма: дерево решений

flowchart TD A[Выберите_движок] --> B{Нужна субсекундная задержка?} B -->|Да| B[Выбрать_Flink] --> D[[Аналитика в реальном времени]] B -->|Нет| C[Рассмотреть_Beam] --> F[[Проекты с несколькими движками]] E --> G{Разработка прототипа?} G -->|Да| F G -->|Нет| C

Эпилог: помните — фреймворки как соучастники преступления. Flink — сообщник, который никогда не теряет самообладания. Beam — мастер маскировки, работающий под прикрытием в любой среде. Выбирайте партнёра с умом.