Разборка потоковой обработки: Apache Flink против. Луч Апача

Разборка потоковой обработки: Apache Flink против. Луч Апача

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?...

25 марта 2025 14:00 · 4 минуты · 736 слов · Maxim Zhirnov
Сравнительный анализ: Apache Flink против Apache Beam для потоковой обработки данных

Сравнительный анализ: Apache Flink против Apache Beam для потоковой обработки данных

Введение в потоковую обработку данных Потоковая обработка данных — важный компонент современных приложений, управляемых данными, который обеспечивает аналитику и принятие решений в режиме реального времени. Два известных фреймворка в этой области — Apache Beam и Apache Flink. Оба предлагают мощные инструменты для обработки больших потоков данных, но существенно различаются по своим подходам, функциям и вариантам использования. В этой статье мы погрузимся в мир потоковой обработки и сравним эти два фреймворка, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий для вашего проекта....

14 марта 2025 14:00 · 5 минут · 926 слов · Maxim Zhirnov
Построение системы управления событиями с использованием потоков Apache Kafka

Построение системы управления событиями с использованием потоков Apache Kafka

Введение в событийную архитектуру и Apache Kafka В мире разработки программного обеспечения работа с данными и событиями в реальном времени похожа на попытку выпить из пожарного рукава — информации очень много, но при наличии подходящих инструментов она может стать невероятно полезной. Одним из самых популярных и надёжных инструментов для управления потоками событий является Apache Kafka. В этой статье мы погрузимся в мир событийной архитектуры и узнаем, как использовать Apache Kafka Streams для создания масштабируемой и эффективной системы управления событиями....

30 декабря 2024 14:00 · 4 минуты · 695 слов · Maxim Zhirnov
Apache Storm против Apache Flink: Решающая битва за потоковую обработку

Apache Storm против Apache Flink: Решающая битва за потоковую обработку

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....

12 октября 2024 10:00 · 4 минуты · 716 слов · Maxim Zhirnov