Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm или Samza: что и когда выбирать для обработки потоков Big Data

Проанализировав сходства и различия пяти самых популярных Big Data фреймворков для распределенных потоковых вычислений (Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza), в этой статье мы сравним их по 10 критериям и отметим, какие именно факторы являются наиболее значимыми для объективного выбора.

Сравнительный анализ самых популярных фреймворков потоковой обработки больших данных

Прежде всего, еще раз отметим, что Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza являются надежными, отказоустойчивыми, масштабируемыми и распределенными решениями с кластерной архитектурой. Все они предназначены специально для обработки потоков Big Data «на лету», распределяя вычисления по направленной графовой модели потоковых обработчиков, называемой DAG-топологией (Directed Acyclic Graph).

Тем не менее, при всех вышеуказанных сходствах, они во многом существенно отличаются друг от друга. Для большей наглядности ниже представлена сравнительная таблица Apache Kafka Streams, Spark Streaming, Flink, Storm и Samza.

Что следует учитывать при выборе Big Data фреймворка потоковой обработки: 5 критичных факторов

Все критерии, отмеченные в вышеприведенной сравнительной таблице, можно разделить на 2 категории:

• Функциональные характеристики, критичные с точки зрения прикладного использования:
  • задержка обработки данных (latency);
  • семантика доставки сообщений;
  • управление состоянием (stateful /stateless);
  • избирательная обработка данных;
  • источники и приемники информации.
• Архитектурные особенности, которые обеспечивают реализацию критичных функциональных характеристик:
  • потоковые и вычислительные примитивы;
  • поддерживаемые подходы к обработке данных;
  • инструменты отказоустойчивости;
  • поддерживаемые языки программирования, API-интерфейсы, коннекторы и прочие средства разработки приложений.

Таким образом, когда требуется выбрать какое-то одно Big Data средство, следует внимательно учитывать достоинства и недостатки каждого инструмента, принимая во внимание самые важные характеристики, особенно значимые в каждом конкретном случае. Например, при жестких требованиях к минимальной задержке (low latency) не подойдет Apache Spark с его микро-пакетным подходом, а избирательную обработку данных в различных временных промежутках не поддерживают быстрые Storm и Samza. Также стоит учитывать источники и приемники данных, в частности, если предстоит обрабатывать информацию только из топиков Кафка, целесообразно выбрать Apache Kafka Streams или Samza, а при работе со множеством внешних Big Data хранилищ и баз данных следует рассмотреть Apache Spark, Flink или Storm.

Аналогично требуется оценивать поддерживаемую семантику доставки сообщений и сохранение состояния распределенных приложений. Таким образом, как и в любой ситуации, предполагающей сравнение возможных альтернатив, выбор конкретного Big Data фреймворка потоковой обработки данных является компромиссом между прикладными потребностями проектируемой системы и функциональными возможностями обеспечивающего инструмента.

Как выбрать и использовать в реальности наилучший распределенный фреймворк потоковой обработки данных, узнайте на наших практических курсах обучения и повышения квалификации в лицензированном учебном центре для ИТ-специалистов, руководителей, архитекторов, инженеров, администраторов, аналитиков Big Data и Data Scientist’ов в Москве:

• Apache Kafka для разработчиков
• Основы Apache Spark для разработчиков
• Анализ данных с Apache Spark
• Потоковая обработка в Apache Spark