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.
| Критерий | Apache Beam | Apache Wayang |
| Открытость исходного кода | да | да |
| Стоимость | Сам по себе бесплатен, но стоимость использования зависит от выбранного движка и инфраструктуры | Сам по себе бесплатен, но стоимость использования зависит от выбранного движка и инфраструктуры, но возможна экономия благодаря автоматическому и оптимальному выбору движка для выполнения задачи |
| Позиционирование | Унифицированная программная модель для пакетной и потоковой обработки данных с возможностью запуска на разных движках исполнения
|
Платформа кросс-платформенной обработки данных, ориентированная на абстрагирование пользователя от специфики отдельных движков с их автоматическим выбором и интеграцией с разными платформами обработки данных |
| Назначение | Предоставляет унифицированную модель программирования и абстракцию для разработки потоковой и пакетной обработки больших данных, с возможностью выполнения на различных движках (Flink, Spark, Google Dataflow и пр) | Предназначен для создания и выполнения комплексных аналитических задач, которые могут одновременно использовать несколько гетерогенных обработчиков данных, оптимизируя выбор движков и платформ автоматически |
| Ограничения | Возможности зависят от выбранного движка исполнения. Не все функции одинаково хорошо реализованы на всех движках. Абстракции иногда усложняют тонкую настройку специфических движков | Сложности тонкой настройки и отладки из-за автоматического выбора движков |
| Поддерживаемые языки | Java, Scala, Go, Python | Java, Scala |
| Поддерживаемые движки и платформы | Apache Spark, Flink, Google Cloud Dataflow, Direct Runner (локальное выполнение) | Apache Spark, Flink, Hadoop MapReduce, Java Streams (для локального выполнения), PostgreSQL и JDBC-совместимые базы данных. Можно добавить новые движки через плагины |
| Интеграции с внешними системами | Kafka, Hadoop, Cassandra, BigQuery, AWS S3, Google Cloud Storage, HDFS и др. | Hadoop, Spark, Flink, JDBC-совместимые БД, можно добавить свои интеграции и расширения |
| Порог входа | Средний. Хорошие обучающие материалы, требуется знание Java/Python и понимание потоковых и пакетных вычислений | Выше среднего. Требует понимания распределенных вычислений, интеграции различных платформ и конфигурации. Менее развитое сообщество и документация по сравнению с Beam |
| Сценарии использования | Единая абстракция над потоковыми и пакетными задачами, ETL, аналитика, переход между платформами без переписывания кода | Гибридные сценарии обработки данных с использованием множества платформ одновременно, автоматический выбор оптимального движка выполнения, мультиплатформенные аналитические задачи |
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:
Источники
