Apache Beam vs Apache Spark: The Ultimate Showdown for Batch and Stream Processing

Picture this: you’re standing in the big data aisle of your favorite tech store (yes, that’s totally a thing in my imagination), and you’re faced with two shiny frameworks promising to solve all your data processing woes. In the left corner, we have Apache Spark - the heavyweight champion that’s been flexing its in-memory muscles since 2014. In the right corner, Apache Beam - the diplomatic newcomer from 2016 that plays nice with everyone and promises “write once, run anywhere....

August 10, 2025 · 11 min · 2225 words · Maxim Zhirnov

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»....

August 10, 2025 · 6 min · 1079 words · Maxim Zhirnov
Comparative Analysis: Apache Flink vs Apache Beam for Stream Data Processing

Comparative Analysis: Apache Flink vs Apache Beam for Stream Data Processing

Introduction to Stream Data Processing Stream data processing is a critical component of modern data-driven applications, enabling real-time insights and decision-making. Two prominent frameworks in this domain are Apache Beam and Apache Flink. Both offer powerful tools for handling large-scale data streams, but they differ significantly in their approaches, features, and use cases. In this article, we’ll delve into the world of stream processing, comparing these two frameworks to help you choose the best fit for your project....

March 14, 2025 · 7 min · 1281 words · 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....

March 14, 2025 · 5 min · 926 words · Maxim Zhirnov
Building a Streaming Data Processing System with Apache Beam

Building a Streaming Data Processing System with Apache Beam

Introduction to Apache Beam When it comes to processing large volumes of data, whether it’s in batch or streaming mode, Apache Beam stands out as a versatile and powerful tool. Apache Beam is an open-source framework that allows you to design and execute data processing pipelines with ease, supporting both batch and streaming data. In this article, we’ll delve into the world of streaming data processing using Apache Beam, and I’ll guide you through the process of building a streaming ETL (Extract, Transform, Load) pipeline....

March 3, 2025 · 4 min · 828 words · Maxim Zhirnov