大数据项目管理：从规划到实现

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第

2

章

至可以凭借实力超越自己并成为领导者项目。

Apache Flink

就是一个很好的例子。它最初

似乎只是试图填补与

Spark

相同的利基市场，因为它提供了类似的

API

。但是，随着时间

的推移，

Flink

为很多应用场景提供了有用的工具，特别是在流处理方面。作为批处理引

擎，

Spark

可能比

Flink

更强大，但

Flink

提供的流处理应用程序在功能和性能上都具有优

势，因此可以考虑将它作为

Spark Streaming

的替代方案。

此外，在某些情况下，领导者在追随者面前会显得黯然失色。在选择项目时，人们会考虑

选择追随者项目，而不是领导者项目。

Apache Storm

就是这方面的一个例子。长期以来，

它被视为流处理应用程序的强有力竞争者。但近年来，其使用量在减少，人们转向了更

新的解决方案，如

Spark Streaming

。

Spark Streaming

和

Flink

这些竞争对手都在蓬勃发展，

而

Storm

这样的领导者似乎正在走向终结阶段。

2.3

　评估基准测试

无论项目处于生命周期的哪个阶段，都会不可避免地出现有关性能比较或基准测试的噪

声。基准测试有一定的参考价值，但我们需要抱着怀疑的态度来看待它们。

一方面，基准测试可以告诉我们哪些技术在市场中具有竞争力，以及如何得出这些结果。

另一方面，有很多因素会影响基准测试的有效性。



因知识或方法不完备而导致的错误

执行基准测试的人可能对软件没有充分的了解，无法公平地对待所有测试。虽然测试人

员希望进行公平的测试，但由于误解以及存在缺陷的方法，导致出现无效的结果 ...