Hazelcast JetとApache Flinkの違いは何ですか

Question

具体的には、Hazelcast JetはFlinkで解決しない（同様にうまくいきます）逆もまた同様です。

Answer 1

_{注：私はHazelcast Jetのコアエンジニアリングチームに所属しています。}

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私はHazelcastジェットの主な利点は、ブランドの新しいコンピューティングモデルを提供することにではなく、HazelcastはDAGベースのレルムにのために知られている利便性の同じレベルをもたらすに言うと思います分散コンピューティング。

現在Javaアプリケーションがクラスタ内で実行されている場合、Jetを追加するのは簡単です.Maven依存関係を追加し、1行のコードを記述してローカルメンバーにJetインスタンスを開始します。インスタンスは自己発見して独自のクラスタを形成し、ジョブをジョブに送信できます。

専用の分散コンピューティングクラスターが必要な場合は、単一の依存関係としてJetを使用して簡単なプロジェクトを作成し、クラスター内で実行した後、1行のコードで外側から接続します。

Jetは、もちろん、Hazelcast IMapまたはIListをデータソースとして使用すると便利です。 JetクラスタはHazelcast構造を直接ホストできます。データのローカリティを活用し、ネットワークトラフィックのないデータを取得できます。一方、データソースの選択は完全に制約されておらず、高速で任意にパーティション化されたカスタムデータソースの実装専用の公開APIがあります。

バージョン0.3では、ジェットは計算のパフォーマンス上重要な部分を正確に制御できる柔軟でパワフルなDAGモデルを提供しています。よく知られているjava.util.stream API分散コンピューティング（ラムダシリアライゼーションなど）

1.0マイルストーンのロードマップでは、タイムウィンドウ、一貫性のあるスナップショット、およびクラスタトポロジの変更に対する回復力など、無限ストリーム処理の懸念に対するファーストクラスのサポートがあります。

Answer 2

私の意見では、フリンクは、まだハートキャストジェットによって提供されていないいくつかの非常に有用なストリーミング機能を提供するようだ。

• 異なるフレキシブルなウィンドウ演算子で、順序が狂ったものや遅いものも処理できます。クラスタおよび配信に
• フォールトトレランスは、また、より安定し、よく現時点で知られているように思わこのほかに

を保証します。 たとえば、Apache Beamのランタイムとして使用して、クラウド上のGoogle Data Flowと独自のデプロイメント間で簡単に移行できます。 だから私は現在flinkを使用しています。

ベスト