Apache Beam的目标
- 统一（UNIFIED）
基于单一的编程模型，能够实现批处理（Batch processing）、流处理（Streaming Processing），通常的做法是把待处理的数据集（Dataset）统一，一般会把有界（Bound）数据集作为无界（Unbound）数据集的一种特殊情况来看待，比如Apache Flink便是按照这种方式处理，在差异化的API层之上构建一个统一的API层。
- 可移植（PORTABLE）
在多个不同的计算环境下，都能够执行已经定义好的数据处理Pipeline。也就是说，对数据集处理的定义（即构建的Data Pipeline），与最终所要Deploy的执行环境完全无关。这对实现数据处理的企业是非常友好的，当下数据处理新技术不断涌现，企业数据处理平台也为了能够与时俱进并提高处理效率，当然希望在底层计算平台升级的过程中无需重写上层已定义的Data Pipeline。
目前，Apache Beam项目开发整体来看还处在初期，初步决定底层执行环境支持主流的计算平台：Apache Apex、Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow。实际上，Apache Beam的这种统一编程模型，可以支持任意的计算引擎，通过Data Pipeline层与执行引擎层之间开发一个类似Driver的连接器即可实现。
- 可扩展（EXTENSIBLE）
实现任意可以共享的Beam SDK、IO connector、Transform库。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7609602.html，如需转载请自行联系原作者
