Yeah, so I mean, it comes back to those trade-offs. Again, like Flink is a more mature product. And you have SQL you can use like Flink. And there are many different like bindings for languages. And they’ve built out a bunch of features that bytewax doesn’t have. But the trade-off that we are sort of investing in there is it’s a lot more involved to get up and running and started with sling for like a big group of users that maybe don’t have the experience with that whole Java ecosystem, you know, tuning the JVM, et cetera, et cetera. And so our thought is like, we’ll make a trade-off of maybe not having the exact same robustness that Flink has today. But we’ll give an experience where it’s a lot easier to get started and quicker to get started. For this subset of users that are, you know, maybe a newer group of users are there like machine learning engineers, data scientists or newer data? to engineers. So that’s the trade-off that we’ve been playing in.

（既存のJVMベースのストリーミングエンジンの例として）Flinkの方が成熟しているし機能もある
ただし、Java・JVMエコシステムになれていないユーザの集団もいる（機械学習エンジニア、データサイエンティストなど）
そういったユーザのために、入門の用意さを重視した

という流れなようです（作者の人も元々GitHubのデータサイエンティストです）。

機能

入出力

入力の方はKafkaとカスタムのコード、出力の方はKafkaとカスタムのコード、標準出力に対応しています。

操作

ストリーミングエンジンによくある、map、flat_map、filterあたりは組み込み機能として提供されています。

State

他のストリーミングエンジンにあってBytewaxに無いor劣ってそうな機能

WebUI
タイマー
- 一定時間経過で処理を起こす機能。Stateの削除などに使います
組み込みで提供されているのは実質的にKakfaだけなので、FlinkやCloud Dataflow(Apache Beam)と比べて、少ないのは少ないです。
- （Pythonのエコシステムで頑張ってねという感じでしょうか）

ローカルで試してみる

Getting Statedの通り、

bytewaxをpipインストール
サンプルファイル（wordcount.txt）、サンプルプログラム（wordcount.py）を作成
作成したサンプルプログラムを実行

します。特に詰まった点は無かったです。

 python3 wordcount.py
('end', 1)
("'tis", 1)
('them', 1)
('suffer', 1)
('arrows', 1)
('take', 1)
('arms', 1)
('not', 1)
('outrageous', 1)
('in', 1)
('slings', 1)
('a', 1)
('question', 1)
('the', 3)
('nobler', 1)
('to', 4)
('of', 2)
('by', 1)
('sea', 1)
('and', 2)
('mind', 1)
('is', 1)
('that', 1)
('be', 2)
('or', 2)
('whether', 1)
('troubles', 1)
('against', 1)
('opposing', 1)
('fortune', 1)

Kubernetesで試してみる

Helmチャートをインストール
デプロイなどを行うCLIツール（waxctl）をインストール
waxctlでPythonコードをデプロイ

の手順で行います。

まずは、Helmチャートの追加を行います。

helm repo add bytewax https://bytewax.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install my-release bytewax/bytewax

デフォルトでは（多分）bytewax内部のリポジトリからコンテナイメージを取得しにいこうとし、image pullに失敗するので変更しておきます。

helm show values bytewax/bytewax > values.yaml
emacs  values.yaml
# valuesのimage.repositoryを変更（`bytewax.docker.scarf.sh/bytewax/bytewax`から`bytewax/bytewax`）
helm upgrade my-release bytewax/bytewax   -f values.yaml

Kubernetesの上にデプロイを行くために、Bytewaxではwaxctlというツールが用意されていますので、ダウンロード・展開します。

wget https://downloads.bytewax.io/waxctl/0.6.2/waxctl_0.6.2_linux_amd64.tar.gz
tar -xzf waxctl_0.6.2_linux_amd64.tar.gz

Getting StartedのWordCountを少し変えて、Kubernetesの上で分散して動くようにします。
具体的には、

Kubernetesクラスタの上で動かす場合の対応として
- cluster_mainで起動
- 引数に**parse.proc_env()を渡す
入力をローカルファイルではなく、StringIOから受け取るように
- コンテナイメージに入力ファイルを入れたり、ConfigMapに入れてマウントしても対応できると思いますが横着しました

の変更を行います。

import re
from bytewax import parse
import textwrap
from io import StringIO

from datetime import timedelta

from bytewax.dataflow import Dataflow
from bytewax.inputs import ManualInputConfig
from bytewax.outputs import StdOutputConfig
from bytewax.execution import cluster_main
from bytewax.window import SystemClockConfig, TumblingWindowConfig


def input_builder(worker_index, worker_count, resume_state):
    state = None  # ignore recovery

    s = StringIO(textwrap.dedent("""
To be, or not to be, that is the question:
Whether 'tis nobler in the mind to suffer
The slings and arrows of outrageous fortune,
Or to take arms against a sea of troubles
And by opposing end them.
"""))

    for i, line in enumerate(s):
        if i % worker_count == worker_index:
            yield state, line


def lower(line):
    return line.lower()


def tokenize(line):
    return re.findall(r'[^\s!,.?":;0-9]+', line)


def initial_count(word):
    return word, 1


def add(count1, count2):
    return count1 + count2


clock_config = SystemClockConfig()
window_config = TumblingWindowConfig(length=timedelta(seconds=5))

flow = Dataflow()
flow.input("input", ManualInputConfig(input_builder))
flow.map(lower)
flow.flat_map(tokenize)
flow.map(initial_count)
flow.reduce_window("sum", clock_config, window_config, add)
flow.capture(StdOutputConfig())


cluster_main(
    flow,
    **parse.proc_env()
)

デプロイします

 ./waxctl df deploy wordcount_k8s.py --name my-dataflow   --processes=3  --workers=1

Podを見てみます。三つPodが起動しています

kubectl get pod
NAME            READY   STATUS    RESTARTS      AGE
my-dataflow-0   1/1     Running   0             2m45s
my-dataflow-1   1/1     Running   0             2m45s
my-dataflow-2   1/1     Running   0             2m43s
my-release-0    1/1     Running   1 (16h ago)   28h

それっぽいログが出ています。

 kubectl get pod --selector='app.kubernetes.io/instance=my-dataflow'  -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\n"}{end}' | xargs -I{} kubectl logs {} | grep "
(" | sort
Defaulted container "process" out of: process, init-hostfile (init)
Defaulted container "process" out of: process, init-hostfile (init)
Defaulted container "process" out of: process, init-hostfile (init)
("'tis", 1)
('a', 1)
('against', 1)
('and', 2)
('arms', 1)
('arrows', 1)
('be', 2)
('by', 1)
('end', 1)
('fortune', 1)
('in', 1)
('is', 1)
('mind', 1)
('nobler', 1)
('not', 1)
('of', 2)
('opposing', 1)
('or', 2)
('outrageous', 1)
('question', 1)
('sea', 1)
('slings', 1)
('suffer', 1)
('take', 1)
('that', 1)
('the', 3)
('them', 1)
('to', 4)
('troubles', 1)
('whether', 1)

tl;dr

Bytewaxとは

機能

入出力

操作

State

他のストリーミングエンジンにあってBytewaxに無いor劣ってそうな機能

ローカルで試してみる

Kubernetesで試してみる

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