Чем похожи Apache Beam и Apache Wayang, чем они отличаются, что и когда выбирать для практического использования в аналитике и обработке больших данных: сравнительная таблица по 10 критериям.
Сходства и отличия Apache Wayang и Apache Beam
Недавно я писала про сходство и различие Apache Wayang и Trino, где упоминала, что Wayang скорее похож на Apache Beam – унифицированную модель определения пакетных и потоковых конвейеров параллельной обработки данных, которую можно запустить в любой среде исполнения (Flink, Spark, AirFlow и пр.), используя соответствующий движок (Runner).
Оба проекта с открытым исходным кодом, Apache Beam и Apache Wayang, предоставляют унифицированный API и единые принципы разработки распределенных программ, позволяя не переписывать код при смене вычислительного движка и переходе на новую платформу. Apache Beam поддерживает абстракцию поверх распределенных вычислительных сред (Spark, Flink, Google Cloud Dataflow и др.), а Apache Wayang также предоставляет слой абстракции, позволяющий прозрачно выполнять задачи на нескольких платформах обработки данных одновременно (Spark, Hadoop, Flink и др.).
Оба фреймворка выполняют оптимизацию выполнения задач обработки данных. Apache Beam использует встроенные механизмы оптимизации и планировщики для эффективного распределения задач, а Apache Wayang также обладает собственным оптимизатором и способен автоматически выбирать наиболее подходящий движок или комбинацию движков для каждого этапа вычислений.
Apache Beam и Apache Wayang могут поддерживать пакетную и потоковую обработку данных, хотя Wayang чаще используется для пакетной обработки и интеграции различных движков, но также способен взаимодействовать с потоковыми технологиями. Таким образом, оба фреймворка имеют схожие задачи, но отличаются в некоторых подходах, области применения и возможностях.
Apache Beam отлично подходит для разработки MVP и POC, когда нужно проверить какую-то гипотезу или сходимость алгоритма, чтобы затем перенести его код в Spark или Flink-приложение без переписывания логики. Он позволяет абстрагироваться от конкретного движка обработки данных и дает возможность легко менять исполнительную среду для задач потоковой и пакетной обработки большого объема данных. Отлично подходит для разработки сложных потоковых сценариев с обработкой событий и сложными оконными функциями. Beam имеет довольно простую модель программирования и понятный API для создания конвейеров обработки данных, пример которого я показывала здесь.
В свою очередь, Apache Wayang — это кросс-платформенная система, ориентированная на автоматическую оптимизацию выполнения аналитических задач на нескольких движках одновременно. Wayang позволяет автоматически разбивать и оптимизировать задачи анализа данных, позволяя выполнять их части на нескольких движках одновременно (Spark, Hadoop, Flink, PostgreSQL, Java и др.). В отличие от Beam, где надо явно указывать нужный Runner, Wayang сам выбирает оптимальные движки и распределяет задачи между ними, сокращая затраты на передачу данных и повышая эффективность вычислений. Так можно комбинировать и интегрировать различные технологии обработки данных, выбирая наиболее подходящие для конкретной задачи.
Таким образом, Apache Wayang подойдет для сложной аналитики, которая требует выполнения части задач на нескольких платформах одновременно, например, кросс-платформенные сценарии, интеграция GPU/CPU-вычислений, сочетание реляционных и нереляционных хранилищ. Он реализует автоматическую оптимизацию стратегии выполнения задач на разных платформах обработки данных без необходимости явно выбирать и вручную настраивать каждую задачу. Однако, чтобы интерпретировать, почему Wayang выбрал тот или иной движок для выполнения конкретной задачи, требует глубокого понимания различных платформ обработки данных и их особенностей.
Таким образом, Apache Beam оптимален для сценариев, где важна единая модель программирования и комфортный переход между пакетной и потоковой обработкой. В своб очередь, Apache Wayang подходит для более сложных сценариев, требующих гибридного использования нескольких различных платформ обработки данных и автоматического выбора наиболее подходящего движка.
Узнайте больше про Apache Beam на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:
Курсы: MK-K8S
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"