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.
Основные принципы: Flink против Beam
Разницу между этими фреймворками можно свести к их основополагающим принципам:
Аспект | Apache Flink | Apache Beam |
---|---|---|
История создания | Создан для решения задач в реальном времени | Разработан для универсальной адаптации |
Выполнение | Оптимизировано под время выполнения, имеет собственный движок | Переносимый раннер, выбирает движок |
Лучше всего подходит | Принятие 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:
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.
Подход Flink
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
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
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.