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美国时间1月10日，Apache软件基金会对外宣布，万众期待的 Apache Beam 在经历了近一年的孵化之后终于毕业。这一顶级 Apache开源项目终于成熟。

这是大数据处理领域的又一大里程碑事件——仅仅在上个月，腾讯宣布将在2017年一季度开源其大数据计算平台 Angel 。现在看来，生不逢时的Angel可能迎来了它最大的对手。至此，谷歌终于也完成了对其云端大数据平台Cloud Dataflow开源的承诺。

1、统一了数据批处理(batch)和流处理(stream)编程范式，

2、能在任何执行引擎上运行。

它不仅为模型设计、更为执行一系列数据导向的工作流提供了统一的模型。这些工作流包括数据处理、吸收和整合。

它针对什么问题提供了解决方案：

大数据处理领域的一大问题是：开发者经常要用到很多不同的技术、框架、API、开发语言和SDK。雷锋网获知，取决于需要完成的是什么任务，以及在什么情况下进行，开发者很可能会用MapReduce进行批处理，用Apache Spark SQL进行交互请求(interactive queries)，用Apache Flink实时流处理，还有可能用到基于云端的机器学习框架。

近两年开启的开源大潮，为大数据开发者提供了十分富余的工具。但这同时也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。这很可能拖慢、甚至阻碍开源工具的发展：把各种开源框架、工具、库、平台人工整合到一起所需工作之复杂，是大数据开发者常有的抱怨之一，也是他们支持专有大数据平台的首要原因。

Apache Beam的用户基础越大，就会有更多人用谷歌云平台运它。相应地，他们会转化为谷歌云服务的客户。腾讯开放Angel的动机与之类似。

2016年2月份，谷歌及其合作伙伴向Apache捐赠了一大批代码，创立了孵化中的Beam项目(最初叫Apache Dataflow)。这些代码中的大部分来自于谷歌Cloud Dataflow SDK——开发者用来写流处理和批处理管道(pipelines)的库，可在任何支持的执行引擎上运行。当时，支持的主要引擎是谷歌Cloud Dataflow，附带对Apache Spark和开发中的Apache Flink支持。如今，它正式开放之时，已经有五个官方支持的引擎。除去已经提到的三个，还包括Beam模型和Apache Apex。

Apache Beam的官方解释是：“Beam为创建复杂数据平行处理管道，提供了一个可移动(兼容性好)的API层。这层API的核心概念基于Beam模型(以前被称为Dataflow模型)，并在每个Beam引擎上不同程度得执行。”

“当我们(谷歌和几家公司)决定把 Cloud Dataflow SDK和相关引擎加入 Apache Beam孵化器项目时，我们脑海里有一个目标：为世界提供一个易于使用、但是很强大的数据并行处理模型，支持流处理和批处理，兼容多个运行平台。”

“一般来讲，在孵化器毕业只是一个开源项目生命周期中的一个里程碑——未来还有很多在等着我们。但成为顶级项目是一个信号：Apache Beam的背后已经有为迎接它的黄金时间准备就绪的开发者社群。

这意味着，我们已经准备好向前推进流处理和批处理的技术边界，并把可移动性(兼容多平台)带到可编程数据处理。这很像SQL在陈述性数据(declarative data)分析领域起到的作用。相比不开源、把相关技术禁锢在谷歌高墙之内，我们希望借此创造出前者所无法实现的东西。”

另外，Tyler Akidau信心十足地强调：“流处理和批处理的未来在于Apache Beam，而执行引擎的选择权在于用户。”

最后，我们来看看谷歌在去年早些时候发布的“Apache Beam技能矩阵”，用它可以看出每一个兼容引擎执行Beam模型的效果。换句话说，它展示了Apache Beam管道在不同平台执行的兼容能力。

(黄色表：都有什么被计算?蓝表：事件时间的那一刻?绿表：处理时间的哪一刻?红表：各项改进之间有什么关系?)

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