<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>ryki</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/ryki/</author_url>
  <blog_title>scholark</blog_title>
  <blog_url>https://scholark.hateblo.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>ベンチマーキング</anon>
    <anon>データ処理</anon>
    <anon>Apache Flink</anon>
    <anon>Google Cloud Dataflow</anon>
    <anon>コスト効率</anon>
  </categories>
  <description>Yahoo がデータ処理パイプラインの効率化に取り組んだ際の、Google Cloud Dataflow と Apache Flink の比較結果をまとめた記事である。計算コスト重視のユースケースと I/O 重視のユースケースを対象に、Dataflow と Flink の処理性能とコストを比較した。その結果、Dataflow が1.5～2倍ほど低コストだったことが示されている。また、Dataflow の設定やチューニングのポイントも解説されている。 このベンチマーク結果は非常に興味深い。Dataflow の高パフォーマンスと低コストは注目に値する。特に、Dataflow のバックエンド機能によ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fscholark.hateblo.jp%2Fentry%2F2024%2F08%2F16%2F080035&quot; title=&quot;Dataflow と Apache Flink のベンチマーキング - scholark&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2024-08-16 08:00:35</published>
  <title>Dataflow と Apache Flink のベンチマーキング</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://scholark.hateblo.jp/entry/2024/08/16/080035</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
