本文主要是介绍Flink vs Spark (4) Apache Beam，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
蔡老师的大数据课里面提到MapReduce的缺点是(1)缺少对数据处理流程的管理定义，需要额外的MR orchestration，造成FLOW维护困难 （2）性能配置太复杂，造成性能调优耗时特长。（3）不支持批流处理的合一。确实是一些很重要的问题。
现在新的工具平台，比如Spark，都有了DAG的概念，这个DAG能够形容这个FLOW，dataset的transform等等。Spark甚至能够采用Lazy的方法，先不做任何转换，而是等到action的时候，才从这个DAG来反推，做解题过程的优化。
Beam是Google捐献给Apache的项目，基于FlumeJava，Millwheel等。Beam其实把问题分解为模型定义和模型执行两个部分，而且模型执行还可以调用不同的引擎来执行。实际上解决了Orchestration模型的问题。通过定义一个Beam model（pipeline），应用开发者可以不关心底层的实现。
PCollection和Spark的RDD类似，一个PCollection可以被多个Transform来处理，就形成了Fork，出现多个PCollection作为结果。
不知道Beam这种试图定义一切model的方法，虽然有了Portability，在执行起来，会不会没有native spark写的程序执行快，这样就部分失去了好处。
这篇关于Flink vs Spark (4) Apache Beam的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
