近两年涌现的开源大潮，为大数据开发者提供了十分富余的工具。但这同时也增加了开发者选择合适工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。这很可能拖慢、甚至阻碍开源工具的发展：把各种开源框架、工具、库、平台人工整合到一起所需工作之复杂，是大数据开发者常有的抱怨之一，也是他们支持专有大数据平台的首要原因。

Apache Beam (原名 Google DataFlow )是 Google 在 2016 年 2 月份贡献给 Apache 基金会的 Apache 孵化项目，被认为是继 MapReduce、GFS 和 BigQuery 等之后，Google 在大数据处理领域对开源社区的又一个非常大的贡献。Apache Beam 的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式，Apache Beam 通过先进的编程模型，为数据集处理提供简单灵活，功能丰富以及表达能力十分强大的 SDK 。因为对众多大数据处理引擎的支持，也使一套代码随处运行。 逐渐成为下一代的大数据处理标准。

听众受益：

1. 了解 Apache Beam 及架构设计；
2. 怎样玩转 Beam SDKs Pipeline Runners；
3. 探讨 Apache Beam 在loT 场景下的架构设计及怎样构建自己的“AI微服务”。