你好，我是程序员贵哥。
今天我要分享的内容是“大规模数据处理实战”专栏的最后一讲。
我相信通过整个专栏的系统学习，你已经掌握了大规模数据处理的基础概念与设计模式。同时，我也相信，专栏中对现实世界中常见的大规模数据处理架构的深入探讨，可以在解决现实难题时为你提供一些思路。
但我更希望的是，通过模块六中对大规模数据处理在未来的应用与展望讲解，让你吃下一颗定心丸，那就是，大规模数据处理技术是在放眼未来的几十年中都依然会是炙手可热的一项技术，不会被淘汰。
你不难发现，我在专栏的后半部分，花了不少的篇幅来专门介绍Apache Beam的各种概念、底层思想以及实际应用的。我个人是十分认同Google所推崇的Dataflow Model的计算模型，也相信未来Apache Beam的发展前景是很好的。
所以在专栏的最后一讲，我想和你讲讲我对数据处理框架和对Beam的一些看法和展望。
技术迭代带来的烦恼
在专栏的后半部分，我们不断深入探讨了Apache Beam。有同学曾经在留言中提过一个问题：“我已经掌握好Spark了，也觉得Spark的语法更简练，为什么还需要学习Beam呢？”
对于这个问题，我相信在你刚刚接触Beam的时候，多多少少都会有相同的疑问。
我来给你举个例子，带你穿越时间，去看看一个常见的大规模数据处理框架在面临迁移时会遇到的烦恼。
在2006年，Hadoop刚刚发布，在选择数据处理框架的时候，你的首选肯定是Apache Hadoop。当时Hadoop在开源社区横空出世，让所有工程师们都可以利用这个框架来处理自己的数据，尤其是利用Hadoop自带的MapReduce计算模型，可以让整个数据处理的效率有质的飞跃。
而在2009年，Spark这个计算框架在加州伯克利大学的AMPLab实验室中诞生。2010年，Spark正式开源了。“Spark的数据处理效率远在Hadoop之上”的结论经过了业界的验证。2014年，Spark更是成为了Apache的顶级项目。
如果你是在这个时候进入IT行业的工程师，更加可能选择直接学习Spark，而只会把少量时间放在Hadoop的学习上。在2014年进行创业的小公司同样可能也会直接使用Spark来进行底层数据处理基础设施的搭建。
那之前已经花了很多时间在搭建Hadoop MapReduce作为公司基础设施的公司，或者是已经很深入学习了Hadoop的工程师这个时候该怎么办呢？
一种做法是放弃现有的技术框架，重新花费大量时间去学习新的数据处理框架。这太累了。对于工程师来说，平时本来就有着做不完的任务和业绩压力，还需要抽空学习新的技术和进行代码的迁移，这无疑让工程师们有着非常大的压力和负担。
当然，还有一种做法是保持现有的技术框架，不断优化现有基础设施，并且寄希望于老框架可以有新的功能发布让其性能得以提高。
那我们再把时间往后推一点，到了2014年，也就是Flink项目刚刚面世的时候。这时候的互联网应用场景已经有了极大的变化，批处理加上流处理同时存在的状况常常遇见。而Flink除了在处理大规模数据有着极高效率之外，它的批流统一功能也恰恰是满足了这种批流处理同时存在的场景。
2018年初，阿里巴巴更是看好Flink的前景，收购了Apache Flink背后的商业母公司——德国的Data Artisans。
讲到这里，你不难发现，当有新的技术框架出现的时候，工程师就会陷入一个选择的困难，纠结到底是抛弃原有的技术架构，还是花大量时间去做技术迁移。
其实，如果一开始就有Beam模型存在的话，你可能就不必有这个烦恼了。
因为我们完全不需要担心某一个Runner，也就是具体的数据处理技术框架过时之后所带来的技术迁移成本。如果你想要完成底层处理框架的迁移，只需要更改一些Runner的接口就可以了。
Apache Beam能带来什么？
那么，我们来看看对应用它的工程师来说，Apache Beam能带来什么？
因为Apache Beam是根据Dataflow Model倡导API的实现的，所以它完全能够胜任批流统一的任务。同时，因为Apache Beam有着中间的抽象转换层，工程师可以从API中解放出来，不需要学习新Runner的API语法。这也就是我说过多次的“编写一套程序就可以放在不同的Runner上面跑”。
除了对工程师来说能够极大地减少新技术学习的时间成本，Apache Beam还能够推动大规模数据处理领域的最新技术发展。
从上面我所举的例子中你可以看到，在一项新技术从诞生到流行的过程中，可能会有很多公司因为技术迁移成本太大而选择放弃采用最新的技术，这其实还影响了新技术的传播使用。因为当一部分工程师选择留守原本技术框架的时候，新技术框架也就相应地缺少了这部分的用户群体。
那我们来想象一下，如果所有的工程师都在使用Beam来进行项目编写的话会有什么样的效果。
因为有了Beam的抽象层，你可以非常轻松地更换不同的底层Runner。这就意味着我们可以先选择一个处理数据效率最高的一个RunnerA。如果有其他的Runner优化了自身，比如RunnerB，从而拥有更高效率的时候，工程师们又可以将底层Runner换成RunnerB。
这些Runner其实就是大数据处理框架的本身，像Spark、Apex、Storm、Flink这些数据处理架构。这对整个技术行业都可以起到一种良性的竞争。如果Runner要想争取更多用户的话，就必须努力提升自身数据处理的效率来让用户选择自己。
做底层数据处理框架的工程师则可以专心优化自身的效率和增加自身的功能，而不必担心迁移。
且Apache Beam还有着自己的社区。所以，在实际工程中如果遇到一些特别的、没有在官方文档中解释的问题，你就可以到社区去求助了。有了社区交流之后，全世界的工程师们都可以对自己的工程提出问题，解决问题，实现解决问题的思路。
Beam Runner功能的迭代速度
最后你可能会问，Apache Beam的一些功能现在还没有，那还是先观望观望吧。那我来以Flink支持整个Dataflow的功能来告诉你Beam Runner功能的迭代速度有多快。
Kostas Tzoumas（Data Artisans的联合创始人以及Flink的作者）在Beam出现的时候就表达过自己的看法，他坚信Beam Model是批流数据处理的正确编程模型。所以，在Dataflow Model论文发布之初，他们就根据Dataflow Model的思想重写了Flink的0.10版本的DataStream API。
这整个过程花费了多少时间呢？
在2014年的12月，Google正式发布Google Cloud Dataflow SDK。在2015年的1月，Data Artisans紧随Google的脚步，根据Dataflow Model的概念，开始了DataStream API的重写工作。
在2015年3月，Flink已经可以对批处理进行支持了。到了2015年的12月，Flink可以支持设置窗口和水印的流处理。其实这个时候DataStream API已经很接近Dataflow Model的概念了。所以在2016年3月，Data Artisans正式开始在Apache Beam的Runner代码库中贡献Flink的Runner代码。
在2016年5月的时候，Flink对批处理也支持了窗口的概念，同时也对整个批处理完成了集成测试（Integration Test）。在2016年8月，Flink完成了对流处理的集成测试。自此，Flink DataStream API宣告完成了对Dataflow Model的支持。
整个过程从无到有，一共只花费了近一年半的时间。所以你完全可以不必对功能不完整抱有太多的担心。
