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The Evolution of Massive-Scale
Data Processing
A high-level tour of MapReduce, Apache Hadoop, Google Flume, Apache Storm, Apache Spark, MillWheel,
Google Cloud Dataflow, Apache Flink, and Apache Beam (incubating).
https://goo.gl/f31iXP
Tyler Akidau
Staff Software Engineer
@takidau
With slides by Frances Perry (@francesjperry) and Kenn Knowles (@kennknowles).
Data Science Weekend 2016
Table of Contents
01 MapReduce 06 MillWheel
02 Apache Hadoop 07 Cloud Dataflow
03 Flume 08 Apache Flink
04 Apache Storm 09 Apache Beam
05 Apache Spark 10 Conclusion
MapReduce
Hadoop
Flume
Storm
Spark
MillWheel
Cloud Dataflow
Flink
Beam
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
01 MapReduce
The genesis of massive-scale data processing
2003 - Present
MapReduce
Hadoop
Flume
Storm
Spark
MillWheel
Cloud Dataflow
Flink
Beam
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
MapReduce: Motivations
Data Processing is hard
Scalability is hard
Fault-tolerance is hard
6
MapReduce: Motivations
Data Processing is hard
Scalability is hard
Fault-tolerance is hard
7
/archive/mapreduce-osdi04.pdf
8
MapReduce: Conceptual Arc
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