Data processing is generally defined as the collection and transformation of data to extract meaningful information. Data processing involves a multitude of processes such as validation, sorting summarization, aggregation to name a few. Many analytics engines exit today for largescale data processing, namely Apache Spark, Apache Flink and Apache Beam. Each one of these engines have their own advantages and drawbacks. In this thesis report, we used all three of these engines to process data from the Carbon Monoxide Daily Summary Dataset to determine the emission levels per area and unit of time. Then, we compared the performance of these 3 engines using different metrics. The results showed that Apache Beam, while offered greater convenience when writing programs, was slower than Apache Flink and Apache Spark. Spark Runner in Beam was the fastest runner and Apache Spark was the fastest data processing framework overall. / Databehandling definieras generellt som insamling och omvandling av data för att extrahera meningsfull information. Databehandling involverar en mängd processer som validering, sorteringssammanfattning, aggregering för att nämna några. Många analysmotorer lämnar idag för storskalig databehandling, nämligen Apache Spark, Apache Flink och Apache Beam. Var och en av dessa motorer har sina egna fördelar och nackdelar. I den här avhandlingsrapporten använde vi alla dessa tre motorer för att bearbeta data från kolmonoxidens dagliga sammanfattningsdataset för att bestämma utsläppsnivåerna per område och tidsenhet. Sedan jämförde vi prestandan hos dessa 3 motorer med olika mått. Resultaten visade att Apache Beam, även om det erbjuds större bekvämlighet när man skriver program, var långsammare än Apache Flink och Apache Spark. Spark Runner in Beam var den snabbaste löparen och Apache Spark var den snabbaste databehandlingsramen totalt.