Apache Flink এ DataStream এবং DataSet হলো দুটি আলাদা API যা ভিন্ন ভিন্ন ধরণের ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এদের মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলো নিচে দেওয়া হলো:

১. Batch vs. Stream Processing:

• DataStream API: এটি মূলত স্ট্রিম প্রসেসিং (Real-time Data Processing) এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটা একটি অবিরাম বা নিরবিচ্ছিন্ন ফ্লো হিসেবে আসে। এটি কোনো নির্দিষ্ট শেষ নেই এবং ডেটা ইনপুট ক্রমাগত পরিবর্তিত হতে থাকে। উদাহরণস্বরূপ, লগ ডেটা প্রসেসিং বা IoT ডিভাইসের সেন্সর ডেটা।
• DataSet API: এটি মূলত ব্যাচ প্রসেসিং (Batch Processing) এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ ডেটা (ফিনাইট ডেটাসেট) নিয়ে কাজ করা হয়। অর্থাৎ, ডেটাসেটের একটি শুরু এবং শেষ আছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সংগৃহীত ট্রানজেকশন ডেটা প্রসেস করা।

২. Time Semantics:

• DataStream: এখানে টাইমের দুটো মডেল আছে: Event Time এবং Processing Time। ইভেন্ট টাইম হলো ডেটার সাথে সম্পর্কিত আসল সময় (যেমন লগে উল্লেখ করা সময়), আর প্রসেসিং টাইম হলো ডেটা প্রসেস করার সময়।
• DataSet: এখানে টাইম-বেসড প্রসেসিং এর ধারণা নেই, কারণ এটি একটি ফিক্সড ডেটাসেট নিয়ে কাজ করে যেখানে টাইম ডায়নামিক নয়।

৩. Operators and Transformations:

• DataStream API: স্ট্রিম প্রসেসিংয়ের জন্য এখানে বিভিন্ন ধরণের অপারেটর এবং ট্রান্সফরমেশন আছে, যেমন window, watermark, join, এবং split। এগুলো মূলত স্ট্রিম ডেটা কন্ট্রোল এবং ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• DataSet API: এখানে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য বিভিন্ন ধরণের ট্রান্সফরমেশন রয়েছে, যেমন map, reduce, join, groupBy। এগুলো সাধারণত ব্যাচ ডেটাসেটের উপর বিভিন্ন কম্পিউটেশন চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।

৪. Fault Tolerance:

• DataStream: এখানে checkpointing এবং state management এর সুবিধা আছে, যা ফোল্ট টলারেন্স নিশ্চিত করে। ডেটা স্ট্রিমিংয়ের ক্ষেত্রে এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ প্রসেস চলাকালীন কোনো সমস্যা হলে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায়।
• DataSet: যেহেতু এটি ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য, তাই এখানে স্টেট ম্যানেজমেন্ট এবং চেকপয়েন্টিংয়ের সুবিধা নেই। ব্যাচ ডেটা পুনরায় প্রসেস করা সহজ, কারণ এটি একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট।

৫. Latency:

• DataStream: এখানে লেটেন্সি সাধারণত অনেক কম, কারণ এটি রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ইভেন্ট আসার সাথে সাথেই প্রসেস করে।
• DataSet: ব্যাচ প্রসেসিং হওয়ায় লেটেন্সি সাধারণত একটু বেশি হয়, কারণ পুরো ডেটাসেট প্রস্তুত হলে তবেই প্রসেসিং শুরু হয়।

৬. API Evolution:

• DataStream API: বর্তমানে Flink এ DataStream API কে আরও উন্নত করা হচ্ছে এবং এটি নতুন স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠছে। বেশিরভাগ নতুন ফিচার DataStream API তে প্রথমে যুক্ত করা হয়।
• DataSet API: DataSet API ধীরে ধীরে পুরনো হয়ে যাচ্ছে, এবং ভবিষ্যতে Flink এটিকে DataStream API এর সাথে একীভূত করার পরিকল্পনা করেছে।

সংক্ষেপে:

• DataStream: স্ট্রিমিং ডেটা, রিয়েল-টাইম প্রসেসিং, লো লেটেন্সি, টাইম-বেসড অপারেশন।
• DataSet: ব্যাচ ডেটা, নির্দিষ্ট ডেটাসেট, টাইম অপারেশন নেই, প্রসেসিং শেষে ফলাফল পাওয়া যায়।

তাহলে, স্ট্রিম ডেটা প্রসেস করতে হলে DataStream API এবং ব্যাচ ডেটা প্রসেস করতে হলে DataSet API বেছে নেওয়াই সবচেয়ে ভালো।