แนวคิดหลัก
Flink、Hazelcast、Kafka Streams、およびSparkの性能を評価するためにShuffleBenchが導入されました。
บทคัดย่อ
ShuffleBenchは大規模なデータシャッフリング操作のための新しいストリーム処理ベンチマークであり、他のベンチマークとは異なる使用ケースに対応しています。Flinkは最高のスループットを達成し、Kafka Streamsに続きます。一方で、HazelcastはFlinkに比べて約10倍低いレイテンシでデータを処理します。Sparkでは、スループットとレイテンシの強い相関が観察されます。これらの結果は、ストリーム処理フレームワーク間のパフォーマンスを比較するために提供されています。
สถิติ
Flinkは最高のスループットを達成しました。
Hazelcastは非常に低いレイテンシでデータを処理します。
Kafka Streamsも高いスループットを達成しました。
Sparkは他のフレームワークと比較して低いスループットを示しましたが、高いレイテンシがあります。
คำพูด
"ShuffleBench is our proposal for a new stream processing benchmark for large-scale data shuffling operations."
"Our evaluation provides the most recent benchmark results to the research community."
"We aim to support and foster research on stream processing by providing a standardized method that researchers and practitioners can use to compare their implementations, algorithms, and configurations."