Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ giải thích một số phương pháp và kỹ thuật có thể được sử dụng để lấy tổng của hai phần tử danh sách trong danh sách cuối cùng
Danh sách Python là tập hợp các phần tử có thể lặp lại có thể chứa bất kỳ loại mục nào trong đó.
Ở đây, chúng ta sẽ tính tổng của hai hoặc nhiều phần tử Danh sách theo chỉ mục và tạo một danh sách mới từ tổng. Giả sử chúng ta có hai danh sách chứa nhiều mục kiểu số
Tạo hai danh sách Python
# define two lists
list1 = [10, 9, 13, 19, 25, 81, 51]
list2 = [4, 10, 13, 21, 19, 5, 1]Sử dụng hai danh sách trên, chúng tôi muốn tạo danh sách đầu ra sẽ giống như bên dưới
[14, 19, 26, 40, 44, 86, 52]Dưới đây là các phương pháp có thể được sử dụng để lấy danh sách mới sẽ chứa tổng các phần tử với chỉ số tương ứng của chúng
Sử dụng zip [] và Hiểu danh sách để lấy tổng của hai danh sách
Đây là một cách Pythonic để tạo một danh sách mới sẽ chứa tổng các mục. Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng zip[] và Danh sách hiểu cho điều đó
Mã ví dụ
# define two lists
list1 = [10, 9, 13, 19, 25, 81, 51]
list2 = [4, 10, 13, 21, 19, 5, 1]
# use zip[] function to calculate the sum of lists
result = [x + y for x, y in zip[list1, list2]]
# print the result
print[result]đầu ra
[14, 19, 26, 40, 44, 86, 52]Nếu bạn có một danh sách các danh sách và muốn lấy danh sách chứa tổng của hai danh sách thì bạn có thể sử dụng ví dụ mã bên dưới
my_list = [[10, 20, 30, 40, 10], [30, 10, 40, 20, 5]]
result_list = [sum[x] for x in zip[*my_list]]
print[result_list]đầu ra
[40, 30, 70, 60, 15]Phương pháp 2. Sử dụng các hàm map[] và lambda
Chúng ta cũng có thể sử dụng các hàm map[] và lambda để tạo một danh sách chứa tổng của hai danh sách. Chúng tôi đã tạo hai danh sách list1 và list2 tại đây và tạo kết quả danh sách mới bằng cách sử dụng các hàm map và lambda
list[map[lambda a,b: a+b, list1, list2]]Ví dụ về mã đầy đủ
# define two lists
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
list2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
# use map[] and lambda function to get the sum
result = list[map[lambda a,b: a+b, list1, list2]]
# print the result
print[result]đầu ra
[14, 19, 26, 40, 44, 86, 52]Phương pháp 3. Sử dụng hàm add[] numpy
Nếu bạn đang sử dụng numty trong dự án của mình thì bạn có thể sử dụng hàm add[] của nó để tạo tổng của hai danh sách. Dưới đây là ví dụ mã
Hướng dẫn lập trình Beam dành cho người dùng Beam muốn sử dụng Beam SDK để tạo quy trình xử lý dữ liệu. Nó cung cấp hướng dẫn sử dụng các lớp Beam SDK để xây dựng và kiểm tra quy trình của bạn. Hướng dẫn lập trình không nhằm mục đích tham khảo toàn diện, mà là hướng dẫn cấp cao, không phụ thuộc vào ngôn ngữ để lập trình quy trình Beam của bạn. Khi hướng dẫn lập trình được điền vào, văn bản sẽ bao gồm các mẫu mã bằng nhiều ngôn ngữ để giúp minh họa cách triển khai các khái niệm Beam trong quy trình của bạn
Nếu bạn muốn giới thiệu ngắn gọn về các khái niệm cơ bản của Beam trước khi đọc hướng dẫn lập trình, hãy xem trang Khái niệm cơ bản về mô hình Beam
Thích ứng cho- SDK Java
- SDK Python
- Truy cập SDK
- SDK TypeScript
SDK Python hỗ trợ Python 3. 7, 3. 8, 3. 9 và 3. 10
Go SDK hỗ trợ Go v1. 18+. Bản phát hành SDK 2. 32. 0 là phiên bản thử nghiệm cuối cùng
Typescript SDK hỗ trợ Node v16+ và vẫn đang thử nghiệm
1. Tổng quan
Để sử dụng Beam, trước tiên bạn cần tạo một chương trình trình điều khiển bằng cách sử dụng các lớp trong một trong các Beam SDK. Chương trình trình điều khiển của bạn xác định đường dẫn của bạn, bao gồm tất cả đầu vào, biến đổi và đầu ra; . Chúng bao gồm Trình chạy đường ống, đến lượt nó, xác định đường ống của bạn sẽ chạy trên back-end nào
Beam SDK cung cấp một số khái niệm trừu tượng giúp đơn giản hóa cơ chế xử lý dữ liệu phân tán quy mô lớn. Các bản tóm tắt Beam giống nhau hoạt động với cả nguồn dữ liệu hàng loạt và luồng dữ liệu. Khi bạn tạo quy trình Beam, bạn có thể nghĩ về tác vụ xử lý dữ liệu của mình theo các khái niệm trừu tượng này. Chúng bao gồm
68. Mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68 gói gọn toàn bộ tác vụ xử lý dữ liệu của bạn, từ đầu đến cuối. Điều này bao gồm đọc dữ liệu đầu vào, chuyển đổi dữ liệu đó và ghi dữ liệu đầu ra. Tất cả các chương trình trình điều khiển Beam phải tạo mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68. Khi bạn tạoawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68, bạn cũng phải chỉ định các tùy chọn thực thi để choawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68 biết vị trí và cách thức chạyawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73. Mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 đại diện cho một tập dữ liệu phân tán mà đường dẫn Beam của bạn hoạt động trên đó. Tập dữ liệu có thể được giới hạn, nghĩa là nó đến từ một nguồn cố định như tệp hoặc không bị giới hạn, nghĩa là nó đến từ một nguồn cập nhật liên tục thông qua đăng ký hoặc cơ chế khác. Quy trình của bạn thường tạo mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 ban đầu bằng cách đọc dữ liệu từ nguồn dữ liệu bên ngoài, nhưng bạn cũng có thể tạo mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 từ dữ liệu trong bộ nhớ trong chương trình trình điều khiển của mình. Từ đó,await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 là đầu vào và đầu ra cho từng bước trong quy trình của bạnawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
78. Mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
78 đại diện cho một thao tác xử lý dữ liệu hoặc một bước trong quy trình của bạn. Mỗiawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
78 lấy một hoặc nhiều đối tượngawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 làm đầu vào, thực hiện chức năng xử lý mà bạn cung cấp trên các phần tử củaawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 đó và tạo ra không hoặc nhiều đối tượng đầu raawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
84. SDK Go có một biến phạm vi rõ ràng được sử dụng để xây dựng mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68. Mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68 có thể trả về phạm vi gốc của nó bằng phương thứcawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
87. Biến phạm vi được truyền cho các hàmawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
78 để đặt chúng trongawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
68 sở hữuawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
84await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
- biến đổi vào/ra. Beam đi kèm với một số “IO” - thư viện
78 đọc hoặc ghi dữ liệu vào các hệ thống lưu trữ bên ngoài khác nhauawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
Một chương trình điều khiển Beam điển hình hoạt động như sau
- Tạo một đối tượng
68 và đặt các tùy chọn thực thi đường ống, bao gồm cả Trình chạy đường ốngawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Tạo một
73 ban đầu cho dữ liệu đường ống, bằng cách sử dụng IO để đọc dữ liệu từ hệ thống lưu trữ bên ngoài hoặc sử dụng biến đổiawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
94 để tạo mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 từ dữ liệu trong bộ nhớawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Áp dụng
78 cho mỗiawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73. Biến đổi có thể thay đổi, lọc, nhóm, phân tích hoặc xử lý các phần tử trong mộtawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73. Một phép biến đổi tạo ra một đầu ra mớiawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 mà không sửa đổi bộ sưu tập đầu vào. Một quy trình điển hình lần lượt áp dụng các biến đổi tiếp theo cho từng đầu ra mớiawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 cho đến khi quá trình xử lý hoàn tất. Tuy nhiên, lưu ý rằng một đường ống không nhất thiết phải là một đường thẳng duy nhất gồm các phép biến đổi được áp dụng lần lượt. nghĩ vềawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 là biến vàawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
78 là hàm áp dụng cho các biến này. hình dạng của đường ống có thể là một biểu đồ xử lý phức tạp tùy ýawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Sử dụng IO để viết
73[s] cuối cùng, được chuyển đổi thành nguồn bên ngoàiawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Chạy đường ống bằng Trình chạy đường ống được chỉ định
Khi bạn chạy chương trình trình điều khiển Beam, Trình chạy đường ống mà bạn chỉ định sẽ xây dựng biểu đồ quy trình công việc của đường ống của bạn dựa trên
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
2. Tạo một đường ống dẫn
Phần trừu tượng
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Để sử dụng Beam, trước tiên chương trình trình điều khiển của bạn phải tạo một phiên bản của lớp Beam SDK
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// Start by defining the options for the pipeline.
PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create[];
// Then create the pipeline.
Pipeline p = Pipeline.create[options];import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
2. 1. Định cấu hình tùy chọn đường ống
Sử dụng các tùy chọn đường ống để định cấu hình các khía cạnh khác nhau của đường ống của bạn, chẳng hạn như trình chạy đường ống sẽ thực thi đường ống của bạn và bất kỳ cấu hình cụ thể nào của trình chạy theo yêu cầu của trình chạy đã chọn. Các tùy chọn quy trình của bạn có khả năng sẽ bao gồm thông tin như ID dự án của bạn hoặc vị trí lưu trữ tệp
Khi bạn chạy quy trình trên một trình chạy mà bạn chọn, một bản sao của PipelineOptions sẽ có sẵn cho mã của bạn. Ví dụ: nếu bạn thêm tham số PipelineOptions vào phương thức
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];2. 1. 1. Đặt PipelineOptions từ đối số dòng lệnh
Mặc dù bạn có thể định cấu hình quy trình của mình bằng cách tạo một đối tượng
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Để đọc các tùy chọn từ dòng lệnh, hãy xây dựng đối tượng
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Sử dụng cờ Go để phân tích các đối số dòng lệnh để định cấu hình đường dẫn của bạn. Cờ phải được phân tích cú pháp trước khi
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Bất kỳ đối tượng Javascript nào cũng có thể được sử dụng làm tùy chọn đường dẫn. Người ta có thể xây dựng một cách thủ công, nhưng cũng thường truyền một đối tượng được tạo từ các tùy chọn dòng lệnh, chẳng hạn như
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Điều này diễn giải các đối số dòng lệnh tuân theo định dạng
--=
Việc thêm phương thức
18 sẽ kiểm tra các đối số dòng lệnh bắt buộc và xác thực các giá trị đối số.PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];
Xây dựng
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Xác định các biến cờ theo cách này cho phép bạn chỉ định bất kỳ tùy chọn nào làm đối số dòng lệnh
Ghi chú. Đường dẫn ví dụ về WordCount trình bày cách đặt các tùy chọn đường dẫn trong thời gian chạy bằng cách sử dụng các tùy chọn dòng lệnh
2. 1. 2. Tạo tùy chọn tùy chỉnh
Bạn có thể thêm các tùy chọn tùy chỉnh của riêng mình ngoài
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Để thêm các tùy chọn của riêng bạn, hãy xác định giao diện với các phương thức getter và setter cho từng tùy chọn
Ví dụ sau đây cho thấy cách thêm tùy chọn tùy chỉnhPipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBạn cũng có thể chỉ định mô tả, mô tả này sẽ xuất hiện khi người dùng chuyển
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Bạn đặt mô tả và giá trị mặc định bằng chú thích, như sau
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereĐối với Python, bạn cũng có thể chỉ cần phân tích các tùy chọn tùy chỉnh của mình bằng argparse;
Bạn nên đăng ký giao diện của mình với
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Mã ví dụ sau đây cho biết cách đăng ký giao diện tùy chọn tùy chỉnh của bạn với
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBây giờ quy trình của bạn có thể chấp nhận
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];3. bộ sưu tập
Phần trừu tượng PCollection ______9_______73 đại diện cho một tập dữ liệu đa phần tử có khả năng phân phối. Bạn có thể coi
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Sau khi bạn đã tạo
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 1. Tạo một PCCollection
Bạn tạo một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 1. 1. Đọc từ một nguồn bên ngoài
Để đọc từ một nguồn bên ngoài, bạn sử dụng một trong các. Các bộ điều hợp khác nhau về cách sử dụng chính xác của chúng, nhưng tất cả chúng đều đọc từ một số nguồn dữ liệu bên ngoài và trả về một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Mỗi bộ điều hợp nguồn dữ liệu có một biến đổi
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Xem để tìm hiểu thêm về cách đọc từ các nguồn dữ liệu khác nhau được Beam SDK hỗ trợ
3. 1. 2. Tạo PCollection từ dữ liệu trong bộ nhớ
Để tạo một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Là tham số,
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Để tạo một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Để tạo một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Để tạo một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Mã ví dụ sau cho biết cách tạo
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]3. 2. Đặc tính bộ sưu tập
A
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 2. 1. Loại nguyên tố
Các phần tử của một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 2. 2. lược đồ phần tử
Trong nhiều trường hợp, loại phần tử trong
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 2. 3. tính bất biến
Một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Ghi chú. Beam SDK tránh sao chép các phần tử không cần thiết, vì vậy nội dung
73 là bất biến về mặt logic, không phải là bất biến về mặt vật lý. Các thay đổi đối với các thành phần đầu vào có thể hiển thị đối với các DoFns khác đang thực thi trong cùng một gói và có thể gây ra các vấn đề về tính chính xác. Theo quy định, sẽ không an toàn khi sửa đổi các giá trị được cung cấp cho DoFnawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
3. 2. 4. Truy cập ngẫu nhiên
Một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 2. 5. Kích thước và giới hạn
Một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Bản chất bị chặn [hoặc không bị chặn] của
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Beam sử dụng để phân chia một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
3. 2. 6. dấu thời gian phần tử
Each element in a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Note. Sources that create a bounded
73 for a fixed data set also automatically assign timestamps, but the most common behavior is to assign every element the same timestamp [await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];21]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
Timestamps are useful for a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
You can manually assign timestamps to the elements of a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
4. Transforms
Transforms are the operations in your pipeline, and provide a generic processing framework. You provide processing logic in the form of a function object [colloquially referred to as “user code”], and your user code is applied to each element of an input
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Aggregation is an important concept to understand when learning about Beam’s transforms. For an introduction to aggregation, see the Basics of the Beam model
The Beam SDKs contain a number of different transforms that you can apply to your pipeline’s
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
4. 1. Applying transforms
To invoke a transform, you must apply it to the input
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Bởi vì Beam sử dụng một phương pháp chung
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
It’s recommended to create a new variable for each new
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
How you apply your pipeline’s transforms determines the structure of your pipeline. The best way to think of your pipeline is as a directed acyclic graph, where
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The graph of this pipeline looks like the following
Figure 1. A linear pipeline with three sequential transforms
However, note that a transform does not consume or otherwise alter the input collection — remember that a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The graph of this branching pipeline looks like the following
Figure 2. A branching pipeline. Two transforms are applied to a single PCollection of database table rows
You can also build your own that nest multiple transforms inside a single, larger transform. Composite transforms are particularly useful for building a reusable sequence of simple steps that get used in a lot of different places
The pipe syntax allows one to apply PTransforms to
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PTransforms can also be applied to any
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PTransforms come in two flavors, synchronous and asynchronous, depending on whether their application* involves asynchronous invocations. An
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]4. 2. Core Beam transforms
Beam provides the following core transforms, each of which represents a different processing paradigm
56from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
14from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
47from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
15from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
46from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
61from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
The Typescript SDK provides some of the most basic of these transforms as methods on
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
4. 2. 1. ParDo
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]- Filtering a data set. You can use
56 to consider each element in afrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
73 and either output that element to a new collection or discard itawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Formatting or type-converting each element in a data set. If your input
73 contains elements that are of a different type or format than you want, you can useawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
56 to perform a conversion on each element and output the result to a newfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
73await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Extracting parts of each element in a data set. If you have a
73 of records with multiple fields, for example, you can use aawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
56 to parse out just the fields you want to consider into a newfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
73await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Performing computations on each element in a data set. You can use
56 to perform simple or complex computations on every element, or certain elements, of afrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
73 and output the results as a newawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
In such roles,
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]When you apply a
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]When you create a subclass of
83, note that your subclass should adhere to thefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
All DoFns should be registered using a generic
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Like all Beam transforms, you apply
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];In the example, our input
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]Đối tượng
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Note. When you create your
83, be mindful of the and ensure that your code follows themfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
A
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]A
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Inside your
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]Inside your
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]For your
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Simple DoFns can also be written as functions
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Note. Whether using a structural
83 type or a functionalfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]83, they should be registered with beam in anfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]42 block. Otherwise they may not execute on distributed runners.// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
Note. If the elements in your input
73 are key/value pairs, you can access the key or value by usingawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];44 or// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]45, respectively.// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
Note. If the elements in your input
73 are key/value pairs, your process element method must have two parameters, for each of the key and value, respectively. Similarly, key/value pairs are also output as separate parameters to a singleawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];47.// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
A given
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]In your processing method, you’ll also need to meet some immutability requirements to ensure that Beam and the processing back-end can safely serialize and cache the values in your pipeline. Your method should meet the following requirements
- You should not in any way modify an element returned by the
23 annotation or// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
50 [the incoming elements from the input collection].// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[] - Once you output a value using
51 you should not modify that value in any way// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
- You should not in any way modify the
32 argument provided to the// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
30 method, or any side inputs.// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[] - Once you output a value using
33 or// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
34, you should not modify that value in any way// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
- You should not in any way modify the parameters provided to the
36 method, or any side inputs.// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[] - Once you output a value using an
47, you should not modify that value in any way// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
If your function is relatively straightforward, you can simplify your use of
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]Here’s the previous example,
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]If your
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]Here’s the previous example using
66 // If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]
67a direct return . // If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Note. You can use Java 8 lambda functions with several other Beam transforms, including
71,// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]72, and// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]61.from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
4. 2. 1. 4. DoFn lifecycleNote. Anonymous function DoFns may not work on distributed runners. It’s recommended to use named functions and register them with
74 in an// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]75 block.// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
Here is a sequence diagram that shows the lifecycle of the DoFn during the execution of the ParDo transform. The comments give useful information to pipeline developers such as the constraints that apply to the objects or particular cases such as failover or instance reuse. They also give instantiation use cases
4. 2. 2. GroupByKey
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Let’s examine the mechanics of
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Our input is a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Thus,
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Using
14 is straightforwardfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
While all SDKs have a
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]If you are using unbounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]If you do apply
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
When using
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
If your pipeline attempts to use
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
4. 2. 3. CoGroupByKey
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Consider using
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]If you are using unbounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]In the Beam SDK for Java,
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
In the Beam SDK for Python,
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
In the Beam Go SDK,
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]The following conceptual examples use two input collections to show the mechanics of
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]The first set of data has a
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
The first set of data contains names and email addresses. The second set of data contains names and phone numbers
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]After
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
The following code example joins the two
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Ví dụ mã sau nối hai
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
The formatted data looks like this
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
4. 2. 4. Combine
15 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
15 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
15 is a Beam transform for combining collections of elements or values in your data. from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Khi bạn áp dụng biến đổi
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Simple combine operations, such as sums, can usually be implemented as a simple function. More complex combination operations might require you to create a subclass of
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
The associativity and commutativity of a
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
- Combiner lifting. This is the most significant optimization. Input elements are combined per key and window before they are shuffled, so the volume of data shuffled might be reduced by many orders of magnitude. Another term for this optimization is “mapper-side combine. ”
- Incremental combining. When you have a
61 that reduces the data size by a lot, it is useful to combine elements as they emerge from a streaming shuffle. This spreads out the cost of doing combines over the time that your streaming computation might be idle. Incremental combining also reduces the storage of intermediate accumulatorsconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
The following example code shows a simple combine function. Combining is done by modifying a grouping transform with the
64 method. Phương thức này nhận ba tham số. the value to combine [either as a named property of the input elements, or a function of the entire input], the combining operation [either a binary function or a const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
61], and finally a name for the combined value in the output object. const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
--=
--=
--=
All Combiners should be registered using a generic
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Combiner1 should be used when your accumulator, input, and output are all of the same type. It can be called with
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Combiner2 should be used when your accumulator, input, and output are 2 distinct types. It can be called with
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Combiner3 should be used when your accumulator, input, and output are 3 distinct types. It can be called with
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
For more complex combine functions, you can define a subclass of
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
A general combining operation consists of four operations. When you create a subclass of
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Create Accumulator creates a new “local” accumulator. In the example case, taking a mean average, a local accumulator tracks the running sum of values [the numerator value for our final average division] and the number of values summed so far [the denominator value]. It may be called any number of times in a distributed fashion
Add Input adds an input element to an accumulator, returning the accumulator value. In our example, it would update the sum and increment the count. It may also be invoked in parallel
Merge Accumulators merges several accumulators into a single accumulator; this is how data in multiple accumulators is combined before the final calculation. In the case of the mean average computation, the accumulators representing each portion of the division are merged together. It may be called again on its outputs any number of times
Trích xuất đầu ra thực hiện tính toán cuối cùng. In the case of computing a mean average, this means dividing the combined sum of all the values by the number of values summed. It is called once on the final, merged accumulator
The following example code shows how to define a
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
--=
--=
--=
--=
4. 2. 4. 3. Combining a PCollection into a single valueNote. Only
80 is a required method. The others will have a default interpretation based on the accumulator typeconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Use the global combine to transform all of the elements in a given
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
--=
--=
--=
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}If your input
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]To have
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}If your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]- Specify
89, where windows that are empty in the inputconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
73 will likewise be empty in the output collectionawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - Specify
95, in which the output is immediately converted to aconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
96, which will provide a default value for each empty window when used as a side input. You’ll generally only need to use this option if the result of your pipeline’sconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
15 is to be used as a side input later in the pipelinefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
If your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
After creating a keyed PCollection [for example, by using a
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
--=
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}In the above
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}4. 2. 5. Flatten
46 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
46 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
46 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
46 is a Beam transform for from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The following example shows how to apply a
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBy default, the coder for the output
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
--=
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
When using
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
If your pipeline attempts to use
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
--=
4. 2. 6. Partition
61 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
61 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
61 from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
61 is a Beam transform for from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Often in the Typescript SDK the
--=
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The following example divides a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here4. 3. Requirements for writing user code for Beam transforms
When you build user code for a Beam transform, you should keep in mind the distributed nature of execution. For example, there might be many copies of your function running on a lot of different machines in parallel, and those copies function independently, without communicating or sharing state with any of the other copies. Depending on the Pipeline Runner and processing back-end you choose for your pipeline, each copy of your user code function may be retried or run multiple times. As such, you should be cautious about including things like state dependency in your user code
In general, your user code must fulfill at least these requirements
- Your function object must be serializable
- Your function object must be thread-compatible, and be aware that the Beam SDKs are not thread-safe
In addition, it’s recommended that you make your function object idempotent. Non-idempotent functions are supported by Beam, but require additional thought to ensure correctness when there are external side effects
Note. These requirements apply to subclasses of
83[a function object used with the transform],from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]61 [a function object used with the transform], andconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];42 [a function object used with the transform].--=
Note. These requirements apply to
83s [a function object used with the transform],from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]61s [a function object used with the transform], andconst pipeline_options = { runner: "default", project: "my_project", }; const runner = beam.createRunner[pipeline_options]; const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];42s [a function object used with the transform].--=
4. 3. 1. Serializability
Any function object you provide to a transform must be fully serializable. This is because a copy of the function needs to be serialized and transmitted to a remote worker in your processing cluster. The base classes for user code, such as
83, from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
61, and const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
42, already implement --=
49; however, your subclass must not add any non-serializable members. Funcs are serializable as long as they are registered with --=
74 [for simple functions] or // If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]
51 [for structural DoFns], and are not closures. Structural --=
83s will have all exported fields serialized. Unexported fields are unable to be serialized, and will be silently ignored. The Typescript SDK use ts-serialize-closures to serialize functions [and other objects]. This works out of the box for functions that are not closures, and also works for closures as long as the function in question [and any closures it references] are compiled with the from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]
53 hooks [e. g. by using --=
54 in place of --=
55]. Ngoài ra, người ta có thể gọi --=
56 để đăng ký một chức năng trực tiếp theo tên có thể ít bị lỗi hơn. Note that if, as is often the case in Javascript, --=
57 returns objects that contain closures, it is not sufficient to register --=
57 alone–its return value must be registered if used. --=
Some other serializability factors you should keep in mind are
- TransientUnexported fields in your function object are not transmitted to worker instances, because they are not automatically serialized.
- Avoid loading a field with a large amount of data before serialization
- Individual instances of your function object cannot share data
- Mutating a function object after it gets applied will have no effect
Note. Take care when declaring your function object inline by using an anonymous inner class instance. In a non-static context, your inner class instance will implicitly contain a pointer to the enclosing class and that class’ state. That enclosing class will also be serialized, and thus the same considerations that apply to the function object itself also apply to this outer class.
Note. There’s no way to detect if a function is a closure. Closures will cause runtime errors and pipeline failures. Avoid using anonymous functions when possible.
4. 3. 2. Thread-compatibility
Your function object should be thread-compatible. Each instance of your function object is accessed by a single thread at a time on a worker instance, unless you explicitly create your own threads. Note, however, that the Beam SDKs are not thread-safe. If you create your own threads in your user code, you must provide your own synchronization. Note that static members in your function object are not passed to worker instances and that multiple instances of your function may be accessed from different threads.
4. 3. 3. Idempotence
It’s recommended that you make your function object idempotent–that is, that it can be repeated or retried as often as necessary without causing unintended side effects. Non-idempotent functions are supported, however the Beam model provides no guarantees as to the number of times your user code might be invoked or retried; as such, keeping your function object idempotent keeps your pipeline’s output deterministic, and your transforms’ behavior more predictable and easier to debug
4. 4. Side inputs
In addition to the main input
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Side inputs are useful if your
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
All side input iterables should be registered using a generic
--=
4. 4. 1. Passing side inputs to ParDo
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here4. 4. 2. Side inputs and windowing
A windowed
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
Beam uses the window[s] for the main input element to look up the appropriate window for the side input element. Beam projects the main input element’s window into the side input’s window set, and then uses the side input from the resulting window. If the main input and side inputs have identical windows, the projection provides the exact corresponding window. Tuy nhiên, nếu đầu vào có các cửa sổ khác nhau, Beam sẽ sử dụng phép chiếu để chọn cửa sổ đầu vào bên thích hợp nhất
For example, if the main input is windowed using fixed-time windows of one minute, and the side input is windowed using fixed-time windows of one hour, Beam projects the main input window against the side input window set and selects the side input value from the appropriate hour-long side input window
If the main input element exists in more than one window, then
--=
--=
If the side input has multiple trigger firings, Beam uses the value from the latest trigger firing. This is particularly useful if you use a side input with a single global window and specify a trigger
4. 5. Additional outputs
While
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
While
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]--=
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
--=
--=
--=
--=
While
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]--=
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
4. 5. 1. Tags for multiple outputs
The
--=
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}The Go SDK doesn’t use output tags, and instead uses positional ordering for multiple output PCollections
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here4. 5. 2. Emitting to multiple outputs in your DoFn
Call emitter functions as needed to produce 0 or more elements for its matching
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
All emitters should be registered using a generic
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}DoFns can also return a single element via the standard return. The standard return is always the first PCollection returned from beam. ParDo. Other emitters output to their own PCollections in their defined parameter order
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here4. 5. 3. Accessing additional parameters in your DoFn
In addition to the element and the
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];In addition to the element, Beam will populate other parameters to your DoFn’s
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]In addition to the element, Beam will populate other parameters to your DoFn’s
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]In addition to the element, Beam will populate other parameters to your DoFn’s
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]context. Context. To support consolidated logging and user defined metrics, a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTimestamp. To access the timestamp of an input element, add a parameter annotated with
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Timestamp. To access the timestamp of an input element, add a keyword parameter default to
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Timestamp. To access the timestamp of an input element, add a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Timestamp. To access the window an input element falls into, add a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereWindow. To access the window an input element falls into, add a parameter of the type of the window used for the input
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Window. To access the window an input element falls into, add a keyword parameter default to
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]Window. Để truy cập cửa sổ có phần tử đầu vào, hãy thêm tham số
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Window. To access the window an input element falls into, add a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herePaneInfo. When triggers are used, Beam provides a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}PaneInfo. When triggers are used, Beam provides a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}PaneInfo. When triggers are used, Beam provides
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Window. To access the window an input element falls into, add a
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTùy chọn đường ống. The
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereCác phương thức
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Timer and State. In addition to aforementioned parameters, user defined Timer and State parameters can be used in a stateful DoFn. Timers and States are explained in more detail in the Timely [and Stateful] Processing with Apache Beam blog post
Timer and State. User defined State parameters can be used in a stateful DoFn. Timers aren’t implemented in the Go SDK yet; see more at Issue 22737. Once implemented, user defined Timer parameters can be used in a stateful DoFn. Timers and States are explained in more detail in the Timely [and Stateful] Processing with Apache Beam blog post
Timer and State. This feature isn’t yet implemented in the Typescript SDK, but we welcome contributions. In the meantime, Typescript pipelines wishing to use state and timers can do so using
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here4. 6. Composite transforms
Transforms can have a nested structure, where a complex transform performs multiple simpler transforms [such as more than one
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]The Beam SDK comes packed with many useful composite transforms. See the API reference pages for a list of transforms
- Pre-written Beam transforms for Java
- Pre-written Beam transforms for Python
- Pre-written Beam transforms for Go
4. 6. 1. An example composite transform
The
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
In its
54 method, the The public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}- It applies a
56 on the inputfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]
73 of text lines, producing an outputawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 of individual wordsawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }]; - It applies the Beam SDK library transform
59 on thepublic interface MyOptions extends PipelineOptions { String getInput[]; void setInput[String input]; String getOutput[]; void setOutput[String output]; }
73 of words, producing aawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 of key/value pairs. Each key represents a word in the text, and each value represents the number of times that word appeared in the original dataawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNote. Because
59 is itself a composite transform,public interface MyOptions extends PipelineOptions { String getInput[]; void setInput[String input]; String getOutput[]; void setOutput[String output]; }51 is also a nested composite transformpublic interface MyOptions extends PipelineOptions { String getInput[]; void setInput[String input]; String getOutput[]; void setOutput[String output]; }
4. 6. 2. Tạo một biến đổi tổng hợp
A PTransform in the Typescript SDK is simply a function that accepts and returns
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
To create your own composite transform, create a subclass of the
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}For the
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
To create your own composite
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
To be able to re-use your Composite, build it inside a normal Go function or method. This function is passed a scope and input PCollections, and returns any output PCollections it produces. Note. Such functions cannot be passed directly to
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]The following code sample shows how to declare a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereWithin your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The following code sample shows how to override
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}The following code sample shows how to call the
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereAs long as you override the
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Your composite
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Your composite transform’s parameters and return value must match the initial input type and final return type for the entire transform, even if the transform’s intermediate data changes type multiple times
Note. The
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
4. 6. 3. PTransform Style Guide
The PTransform Style Guide contains additional information not included here, such as style guidelines, logging and testing guidance, and language-specific considerations. The guide is a useful starting point when you want to write new composite PTransforms
5. Pipeline I/O
Khi bạn tạo một đường dẫn, bạn thường cần đọc dữ liệu từ một số nguồn bên ngoài, chẳng hạn như tệp hoặc cơ sở dữ liệu. Likewise, you may want your pipeline to output its result data to an external storage system. Beam provides read and write transforms for a number of common data storage types. If you want your pipeline to read from or write to a data storage format that isn’t supported by the built-in transforms, you can implement your own read and write transforms
5. 1. Reading input data
Read transforms read data from an external source and return a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here5. 2. Writing output data
Write transforms write the data in a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here5. 3. File-based input and output data
5. 3. 1. Reading from multiple locations
Many read transforms support reading from multiple input files matching a glob operator you provide. Note that glob operators are filesystem-specific and obey filesystem-specific consistency models. The following TextIO example uses a glob operator [
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTo read data from disparate sources into a single
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
5. 3. 2. Writing to multiple output files
For file-based output data, write transforms write to multiple output files by default. When you pass an output file name to a write transform, the file name is used as the prefix for all output files that the write transform produces. You can append a suffix to each output file by specifying a suffix
The following write transform example writes multiple output files to a location. Each file has the prefix “numbers”, a numeric tag, and the suffix “. csv”
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here5. 4. Beam-provided I/O transforms
Xem trang Biến đổi I/O do Beam cung cấp để biết danh sách các biến đổi I/O hiện có
6. Schemas
Often, the types of the records being processed have an obvious structure. Common Beam sources produce JSON, Avro, Protocol Buffer, or database row objects; all of these types have well defined structures, structures that can often be determined by examining the type. Even within a SDK pipeline, Simple Java POJOs [or equivalent structures in other languages] are often used as intermediate types, and these also have a clear structure that can be inferred by inspecting the class. By understanding the structure of a pipeline’s records, we can provide much more concise APIs for data processing
6. 1. What is a schema?
Most structured records share some common characteristics
- They can be subdivided into separate named fields. Fields usually have string names, but sometimes - as in the case of indexed tuples - have numerical indices instead
- There is a confined list of primitive types that a field can have. These often match primitive types in most programming languages. int, long, string, etc
- Often a field type can be marked as optional [sometimes referred to as nullable] or required
Often records have a nested structure. A nested structure occurs when a field itself has subfields so the type of the field itself has a schema. Fields that are array or map types is also a common feature of these structured records
For example, consider the following schema, representing actions in a fictitious e-commerce company
Purchase
Field NameField TypeuserIdSTRINGitemIdINT64shippingAddressROW[ShippingAddress]costINT64transactionsARRAY[ROW[Transaction]]
Địa chỉ giao hàng
Field NameField TypestreetAddressSTRINGcitySTRINGstatenullable STRINGcountrySTRINGpostCodeSTRINGTransaction
Field NameField TypebankSTRINGpurchaseAmountDOUBLEPurchase event records are represented by the above purchase schema. Each purchase event contains a shipping address, which is a nested row containing its own schema. Each purchase also contains an array of credit-card transactions [a list, because a purchase might be split across multiple credit cards]; each item in the transaction list is a row with its own schema
Điều này cung cấp một mô tả trừu tượng về các loại liên quan, một loại được trừu tượng hóa khỏi bất kỳ ngôn ngữ lập trình cụ thể nào
Schemas provide us a type-system for Beam records that is independent of any specific programming-language type. There might be multiple Java classes that all have the same schema [for example a Protocol-Buffer class or a POJO class], and Beam will allow us to seamlessly convert between these types. Schemas also provide a simple way to reason about types across different programming-language APIs
A
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];6. 2. Lược đồ cho các loại ngôn ngữ lập trình
While schemas themselves are language independent, they are designed to embed naturally into the programming languages of the Beam SDK being used. This allows Beam users to continue using native types while reaping the advantage of having Beam understand their element schemas
In Java you could use the following set of classes to represent the purchase schema. Beam will automatically infer the correct schema based on the members of the class
In Python you can use the following set of classes to represent the purchase schema. Beam will automatically infer the correct schema based on the members of the class
In Go, schema encoding is used by default for struct types, with Exported fields becoming part of the schema. Beam will automatically infer the schema based on the fields and field tags of the struct, and their order
In Typescript, JSON objects are used to represent schema’d data. Unfortunately type information in Typescript is not propagated to the runtime layer, so it needs to be manually specified in some places [e. g. when using cross-language pipelines]
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereUsing JavaBean classes as above is one way to map a schema to Java classes. However multiple Java classes might have the same schema, in which case the different Java types can often be used interchangeably. Beam will add implicit conversions between types that have matching schemas. For example, the above
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSo if we had two
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThen these two
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereand
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereEven though the in both cases the
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here6. 3. Schema definition
The schema for a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
A field can also reference a nested schema. In this case, the field will have type ROW, and the nested schema will be an attribute of this field type
Three collection types are supported as field types. ARRAY, ITERABLE and MAP
- ARRAY This represents a repeated value type, where the repeated elements can have any supported type. Arrays of nested rows are supported, as are arrays of arrays
- ITERABLE Điều này rất giống với kiểu mảng, nó đại diện cho một giá trị được lặp lại, nhưng một giá trị trong đó danh sách đầy đủ các mục không được biết cho đến khi được lặp lại. This is intended for the case where an iterable might be larger than the available memory, and backed by external storage [for example, this can happen with the iterable returned by a
14]. The repeated elements can have any supported typefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[] - MAP This represents an associative map from keys to values. All schema types are supported for both keys and values. Values that contain map types cannot be used as keys in any grouping operation
6. 4. Logical types
Users can extend the schema type system to add custom logical types that can be used as a field. A logical type is identified by a unique identifier and an argument. A logical type also specifies an underlying schema type to be used for storage, along with conversions to and from that type. As an example, a logical union can always be represented as a row with nullable fields, where the user ensures that only one of those fields is ever set at a time. However this can be tedious and complex to manage. The OneOf logical type provides a value class that makes it easier to manage the type as a union, while still using a row with nullable fields as its underlying storage. Each logical type also has a unique identifier, so they can be interpreted by other languages as well. More examples of logical types are listed below
6. 4. 1. Defining a logical type
To define a logical type you must specify a Schema type to be used to represent the underlying type as well as a unique identifier for that type. A logical type imposes additional semantics on top a schema type. For example, a logical type to represent nanosecond timestamps is represented as a schema containing an INT64 and an INT32 field. This schema alone does not say anything about how to interpret this type, however the logical type tells you that this represents a nanosecond timestamp, with the INT64 field representing seconds and the INT32 field representing nanoseconds
Logical types are also specified by an argument, which allows creating a class of related types. For example, a limited-precision decimal type would have an integer argument indicating how many digits of precision are represented. The argument is represented by a schema type, so can itself be a complex type
In Java, a logical type is specified as a subclass of the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereIn Go, a logical type is specified with a custom implementation of the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereIn Typescript, a logical type defined by the LogicalTypeInfo interface which associates a logical type’s URN with its representation and its conversion to and from this representation
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here6. 4. 2. Useful logical types
Currently the Python SDK provides minimal convenience logical types, other than to handle
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereCurrently the Go SDK provides minimal convenience logical types, other than to handle additional integer primitives, and
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThis convenience builder doesn’t yet exist for the Python SDK
This convenience builder doesn’t yet exist for the Go SDK
This logical type allows creating an enumeration type consisting of a set of named constants
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe value of this field is stored in the row as an INT32 type, however the logical type defines a value type that lets you access the enumeration either as a string or a value. For example
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereGiven a row object with an enumeration field, you can also extract the field as the enumeration value
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereAutomatic schema inference from Java POJOs and JavaBeans automatically converts Java enums to EnumerationType logical types
OneOfTypeThis convenience builder doesn’t yet exist for the Python SDK
This convenience builder doesn’t yet exist for the Go SDK
OneOfType allows creating a disjoint union type over a set of schema fields. For example
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe value of this field is stored in the row as another Row type, where all the fields are marked as nullable. The logical type however defines a Value object that contains an enumeration value indicating which field was set and allows getting just that field
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereIn the above example we used the field names in the switch statement for clarity, however the enum integer values could also be used
6. 5. Creating Schemas
In order to take advantage of schemas, your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
6. 5. 1. Inferring schemas
Thích ứng cho- SDK Java
- SDK Python
- Truy cập SDK
- SDK TypeScript
Unfortunately, Beam is unable to access Typescript’s type information at runtime. Schemas must be manually declared with
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]Beam is able to infer schemas from a variety of common Java types. The
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereJava POJOs
A POJO [Plain Old Java Object] is a Java object that is not bound by any restriction other than the Java Language Specification. A POJO can contain member variables that are primitives, that are other POJOs, or are collections maps or arrays thereof. POJOs do not have to extend prespecified classes or extend any specific interfaces
If a POJO class is annotated with
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herePipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]For example, annotating the following class tells Beam to infer a schema from this POJO class and apply it to any
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThere are a couple of other useful annotations that affect how Beam infers schemas. By default the schema field names inferred will match that of the class field names. However
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereIn some cases it is not convenient to annotate the POJO class, for example if the POJO is in a different package that is not owned by the Beam pipeline author. In these cases the schema inference can be triggered programmatically in pipeline’s main function as follows
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereJava Beans
Java Beans are a de-facto standard for creating reusable property classes in Java. While the full standard has many characteristics, the key ones are that all properties are accessed via getter and setter classes, and the name format for these getters and setters is standardized. A Java Bean class can be annotated with
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereCó thể sử dụng
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereAutoValue
Java value classes are notoriously difficult to generate correctly. There is a lot of boilerplate you must create in order to properly implement a value class. AutoValue là một thư viện phổ biến để dễ dàng tạo các lớp như vậy bằng cách triển khai một lớp cơ sở trừu tượng đơn giản
Beam có thể suy ra lược đồ từ lớp AutoValue. Ví dụ
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThis is all that’s needed to generate a simple AutoValue class, and the above
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBeam has a few different mechanisms for inferring schemas from Python code
NamedTuple classes
A class is a Python class that wraps a
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herebeam. Row and Select
There are also methods for creating ad-hoc schema declarations. First, you can use a lambda that returns instances of
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSometimes it can be more concise to express the same logic with the transform
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNote that these declaration don’t include any specific information about the types of the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBeam currently only infers schemas for exported fields in Go structs
Structs
Beam will automatically infer schemas for all Go structs used as PCollection elements, and default to encoding them using schema encoding
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereUnexported fields are ignored, and cannot be automatically inferred as part of the schema. Fields of type func, channel, unsafe. Pointer, or uintptr will be ignored by inference. Fields of interface types are ignored, unless a schema provider is registered for them
By default, schema field names will match the exported struct field names. In the above example, “Bank” and “PurchaseAmount” are the schema field names. A schema field name can be overridden with a struct tag for the field
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereOverriding schema field names is useful for compatibility cross language transforms, as schema fields may have different requirements or restrictions from Go exported fields
6. 6. Using Schema Transforms
A schema on a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Beam does not yet support Schema transforms natively in Go. However, it will be implemented with the following behavior
6. 6. 1. Field selection syntax
The advantage of schemas is that they allow referencing of element fields by name. Beam provides a selection syntax for referencing fields, including nested and repeated fields. This syntax is used by all of the schema transforms when referencing the fields they operate on. The syntax can also be used inside of a DoFn to specify which schema fields to process
Addressing fields by name still retains type safety as Beam will check that schemas match at the time the pipeline graph is constructed. If a field is specified that does not exist in the schema, the pipeline will fail to launch. In addition, if a field is specified with a type that does not match the type of that field in the schema, the pipeline will fail to launch
The following characters are not allowed in field names. . * [ ] { }
Top-level fieldsIn order to select a field at the top level of a schema, the name of the field is specified. For example, to select just the user ids from a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for Nested fields hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for Nested fields hasn’t been developed for the Go SDK yet
Individual nested fields can be specified using the dot operator. For example, to select just the postal code from the shipping address one would write
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for wildcards hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for wildcards hasn’t been developed for the Go SDK yet
The * operator can be specified at any nesting level to represent all fields at that level. For example, to select all shipping-address fields one would write
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereAn array field, where the array element type is a row, can also have subfields of the element type addressed. When selected, the result is an array of the selected subfield type. For example
Support for Array fields hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for Array fields hasn’t been developed for the Go SDK yet
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereWill result in a row containing an array field with element-type string, containing the list of banks for each transaction
While the use of [] brackets in the selector is recommended, to make it clear that array elements are being selected, they can be omitted for brevity. In the future, array slicing will be supported, allowing selection of portions of the array
MapsA map field, where the value type is a row, can also have subfields of the value type addressed. When selected, the result is a map where the keys are the same as in the original map but the value is the specified type. Similar to arrays, the use of {} curly brackets in the selector is recommended, to make it clear that map value elements are being selected, they can be omitted for brevity. In the future, map key selectors will be supported, allowing selection of specific keys from the map. For example, given the following schema
PurchasesByType
Field NameField TypepurchasesMAP{STRING, ROW{PURCHASE}Sau đây
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereHỗ trợ cho các trường Bản đồ chưa được phát triển cho Python SDK
Hỗ trợ cho các trường Bản đồ chưa được phát triển cho Go SDK
Sẽ dẫn đến một hàng chứa trường bản đồ với chuỗi loại khóa và chuỗi loại giá trị. Bản đồ đã chọn sẽ chứa tất cả các khóa từ bản đồ gốc và các giá trị sẽ là userId có trong bản ghi mua hàng
Mặc dù nên sử dụng dấu ngoặc {} trong bộ chọn, nhưng để làm rõ rằng các phần tử giá trị bản đồ đang được chọn, chúng có thể được bỏ qua cho ngắn gọn. Trong tương lai, tính năng cắt bản đồ sẽ được hỗ trợ, cho phép chọn các phím cụ thể từ bản đồ
6. 6. 2. Biến đổi lược đồ
Beam cung cấp một tập hợp các biến đổi hoạt động tự nhiên trên các lược đồ. Các biến đổi này rất biểu cảm, cho phép lựa chọn và tổng hợp theo các trường lược đồ được đặt tên. Sau đây là một số ví dụ về biến đổi lược đồ hữu ích
Chọn đầu vàoThông thường, một phép tính chỉ quan tâm đến một tập hợp con các trường trong đầu vào
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for Nested fields hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for Nested fields hasn’t been developed for the Go SDK yet
Kết quả
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Điều này cũng đúng với các lựa chọn ký tự đại diện. Sau đây
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for Wildcards hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for Wildcards hasn’t been developed for the Go SDK yet
Will result in the following schema
Field NameField TypeuserIdSTRINGstreetAddressSTRINGcitySTRINGstatenullable STRINGcountrySTRINGpostCodeSTRINGWhen selecting fields nested inside of an array, the same rule applies that each selected field appears separately as a top-level field in the resulting row. This means that if multiple fields are selected from the same nested row, each selected field will appear as its own array field. For example
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for nested fields hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for nested fields hasn’t been developed for the Go SDK yet
Will result in the following schema
Field NameField TypebankARRAY[STRING]purchaseAmountARRAY[DOUBLE]Wildcard selections are equivalent to separately selecting each field
Selecting fields nested inside of maps have the same semantics as arrays. If you select multiple fields from a map , then each selected field will be expanded to its own map at the top level. This means that the set of map keys will be copied, once for each selected field
Sometimes different nested rows will have fields with the same name. Selecting multiple of these fields would result in a name conflict, as all selected fields are put in the same row schema. When this situation arises, the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereAnother use of the Select transform is to flatten a nested schema into a single flat schema. For example
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for nested fields hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for nested fields hasn’t been developed for the Go SDK yet
Will result in the following schema
Field NameField TypeuserIdSTRINGitemIdSTRINGshippingAddress_streetAddressSTRINGshippingAddress_citynullable STRINGshippingAddress_stateSTRINGshippingAddress_countrySTRINGshippingAddress_postCodeSTRINGcostCentsINT64transactions_bankARRAY[STRING]transactions_purchaseAmountARRAY[DOUBLE]
The
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]The simplest usage of
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe simplest usage of
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for schema-aware grouping hasn’t been developed for the Go SDK yet
The output schema of this is
Field NameField TypekeyROW{userId. STRING, bank. STRING}valuesITERABLE[ROW[Purchase]]The key field contains the grouping key and the values field contains a list of all the values that matched that key
The names of the key and values fields in the output schema can be controlled using this withKeyField and withValueField builders, as follows
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereIt is quite common to apply one or more aggregations to the grouped result. Each aggregation can specify one or more fields to aggregate, an aggregation function, and the name of the resulting field in the output schema. For example, the following application computes three aggregations grouped by userId, with all aggregations represented in a single output schema
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Support for schema-aware grouping hasn’t been developed for the Go SDK yet
The result of this aggregation will have the following schema
Field NameField TypekeyROW{userId. STRING}valueROW{numPurchases. INT64, totalSpendCents. INT64, topPurchases. ARRAY[INT64]}Often
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBeam supports equijoins on schema
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for joins hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for joins hasn’t been developed for the Go SDK yet
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]The resulting schema is the following
Field NameField TypelhsROW{Transaction}rhsROW{Review}Each resulting row contains one Transaction and one Review that matched the join condition
If the fields to match in the two schemas have different names, then the on function can be used. For example, if the Review schema named those fields differently than the Transaction schema, then we could write the following
Support for joins hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for joins hasn’t been developed for the Go SDK yet
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]In addition to inner joins, the Join transform supports full outer joins, left outer joins, and right outer joins
Complex joinsWhile most joins tend to be binary joins - joining two inputs together - sometimes you have more than two input streams that all need to be joined on a common key. The
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereconst pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSupport for joins hasn’t been developed for the Python SDK yet
Support for joins hasn’t been developed for the Go SDK yet
Filtering eventsThe
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Will produce all purchases made from Germany with a purchase price of greater than twenty cents
Adding fields to a schemaThe AddFields transform can be used to extend a schema with new fields. Các hàng đầu vào sẽ được mở rộng sang lược đồ mới bằng cách chèn các giá trị null cho các trường mới, mặc dù có thể chỉ định các giá trị mặc định thay thế; . Có thể thêm các trường con lồng nhau bằng cách sử dụng cú pháp chọn trường, bao gồm các trường lồng nhau bên trong các mảng hoặc giá trị bản đồ
For example, the following application
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Results in a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereFor example, the following snippet
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Results in a copy of the input with those two fields and their corresponding values removed
Renaming schema fieldsimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
For example, the following snippet
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Results in the same set of unmodified input elements, however the schema on the PCollection has been changed to rename userId to userIdentifier and shippingAddress. streetAddress to shippingAddress. street
Converting between typesAs mentioned, Beam can automatically convert between different Java types, as long as those types have equivalent schemas. One way to do this is by using the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Beam will validate that the inferred schema for
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSince the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]If the source type is a single-field schema, Convert will also convert to the type of the field if asked, effectively unboxing the row. For example, give a schema with a single INT64 field, the following will convert it to a
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]In all cases, type checking is done at pipeline graph construction, and if the types do not match the schema then the pipeline will fail to launch
6. 6. 3. Lược đồ trong ParDo
A
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Beam does not yet support input conversion in Go
Since Beam knows the schema of the source
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]If there were no schema, then the applied
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Even though the
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Since every schema can be represented by a Row type, Row can also be used here
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Since the input has a schema, you can also automatically select specific fields to process in the DoFn
Given the above purchases
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]You can also select nested fields, as follows
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]For more information, see the section on field-selection expressions. When selecting subschemas, Beam will automatically convert to any matching schema type, just like when reading the entire row
7. Data encoding and type safety
Thích ứng cho- SDK Java
- SDK Python
- Truy cập SDK
- SDK TypeScript
When Beam runners execute your pipeline, they often need to materialize the intermediate data in your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Note that coders are unrelated to parsing or formatting data when interacting with external data sources or sinks. Such parsing or formatting should typically be done explicitly, using transforms such as
56 orfrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions beam_options = PipelineOptions[]66// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first, // before beam.Init[] is called. flag.Parse[]
In the Beam SDK for Java, the type
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];In the Beam SDK for Python, the type
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];Standard Go types like
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereStandard Typescript types like
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNote that coders do not necessarily have a 1. 1 relationship with types. For example, the Integer type can have multiple valid coders, and input and output data can use different Integer coders. A transform might have Integer-typed input data that uses BigEndianIntegerCoder, and Integer-typed output data that uses VarIntCoder
7. 1. Specifying coders
The Beam SDKs require a coder for every
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];You can explicitly set the coder for an existing
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereYou can get the coder for an existing
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here--=
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Beam SDKs use a variety of mechanisms when attempting to automatically infer the
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Each pipeline object has a
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The Beam SDK for Python has a
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
The Beam SDK for Go allows users to register default coder implementations with
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBy default, the Beam SDK for Java automatically infers the
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBy default, the Beam SDK for Python automatically infers the
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herePipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBy default, the Beam SDK for Go automatically infers the
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNote. If you create your
73 from in-memory data by using theawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];94 transform, you cannot rely on coder inference and default coders.await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];94 does not have access to any typing information for its arguments, and may not be able to infer a coder if the argument list contains a value whose exact run-time class doesn’t have a default coder registeredawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
Khi sử dụng _______9_______94, cách đơn giản nhất để đảm bảo rằng bạn có bộ mã hóa chính xác là gọi ___54_______186 khi bạn áp dụng phép biến đổi _________94
7. 2. Default coders and the CoderRegistry
Each Pipeline object has a
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereJava TypeDefault CoderDoubleDoubleCoderInstantInstantCoderIntegerVarIntCoderIterableIterableCoderKVKvCoderListListCoderMapMapCoderLongVarLongCoderStringStringUtf8CoderTableRowTableRowJsonCoderVoidVoidCoderbyte[ ]ByteArrayCoderTimestampedValueTimestampedValueCoder
Python TypeDefault CoderintVarIntCoderfloatFloatCoderstrBytesCoderbytesStrUtf8CoderTupleTupleCoder7. 2. 1. Looking up a default coder
You can use the method
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereYou can use the method
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereYou can use the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here7. 2. 2. Setting the default coder for a type
To set the default Coder for a JavaPython type for a particular pipeline, you obtain and modify the pipeline’s
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herePipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];To set the default Coder for a Go type you use the function
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe following example code demonstrates how to set a default Coder, in this case
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereThe following example code demonstrates how to set a custom Coder for
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]7. 2. 3. Chú thích một loại dữ liệu tùy chỉnh với một bộ mã hóa mặc định
Nếu chương trình đường ống của bạn xác định loại dữ liệu tùy chỉnh, bạn có thể sử dụng chú thích
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNó không hiệu quả về kích thước và tốc độ mã hóa. Xem phần so sánh các phương thức tuần tự hóa Java này
Nó không xác định. nó có thể tạo ra các mã hóa nhị phân khác nhau cho hai đối tượng tương đương
Đối với các cặp khóa/giá trị, tính chính xác của các thao tác dựa trên khóa [GroupByKey, Combine] và Trạng thái trên mỗi khóa phụ thuộc vào việc có một bộ mã hóa xác định cho khóa
Bạn có thể sử dụng chú thích
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Nếu bạn đã tạo một bộ mã hóa tùy chỉnh để phù hợp với loại dữ liệu của mình và bạn muốn sử dụng chú thích
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]The Beam SDK for PythonGo does not support annotating data types with a default coder. Nếu bạn muốn đặt bộ mã hóa mặc định, hãy sử dụng phương pháp được mô tả trong phần trước, Đặt bộ mã hóa mặc định cho loại.
8. Windowing
Windowing subdivides a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
A related concept, called triggers, determines when to emit the results of aggregation as unbounded data arrives. You can use triggers to refine the windowing strategy for your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
8. 1. Windowing basics
Some Beam transforms, such as
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
In the Beam model, any
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Caution. Beam’s default windowing behavior is to assign all elements of a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
- Set a non-global windowing function. See
- Set a non-default . This allows the global window to emit results under other conditions, since the default windowing behavior [waiting for all data to arrive] will never occur
If you don’t set a non-global windowing function or a non-default trigger for your unbounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]8. 1. 1. Windowing constraints
After you set the windowing function for a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Figure 3. Pipeline applying windowing
In the above pipeline, we create an unbounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]8. 1. 2. Windowing with bounded PCollections
You can use windowing with fixed-size data sets in bounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTo use windowing with fixed data sets, you can assign your own timestamps to each element. To assign timestamps to elements, use a
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]To illustrate how windowing with a bounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Figure 4.
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]In the above pipeline, we create a bounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Note that even if you don’t set a windowing function, there is still a window – all elements in your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Now, consider the same pipeline, but using a windowing function
Figure 5.
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]As before, the pipeline creates a bounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]8. 2. Provided windowing functions
You can define different kinds of windows to divide the elements of your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
- Fixed Time Windows
- Sliding Time Windows
- Per-Session Windows
- Single Global Window
- Calendar-based Windows [not supported by the Beam SDK for Python or Go]
You can also define your own
--=
Note that each element can logically belong to more than one window, depending on the windowing function you use. Sliding time windowing, for example, can create overlapping windows wherein a single element can be assigned to multiple windows. However, each element in a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
8. 2. 1. Fixed time windows
The simplest form of windowing is using fixed time windows. given a timestamped
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
A fixed time window represents a consistent duration, non overlapping time interval in the data stream. Consider windows with a 30 second duration. all of the elements in your unbounded
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Figure 6. Fixed time windows, 30s in duration
8. 2. 2. Sliding time windows
A sliding time window also represents time intervals in the data stream; however, sliding time windows can overlap. For example, each window might capture 60 seconds worth of data, but a new window starts every 30 seconds. The frequency with which sliding windows begin is called the period. Therefore, our example would have a window duration of 60 seconds and a period of 30 seconds
Because multiple windows overlap, most elements in a data set will belong to more than one window. This kind of windowing is useful for taking running averages of data; using sliding time windows, you can compute a running average of the past 60 seconds’ worth of data, updated every 30 seconds, in our example
Figure 7. Sliding time windows, with 1 minute window duration and 30s window period
8. 2. 3. Session windows
A session window function defines windows that contain elements that are within a certain gap duration of another element. Session windowing applies on a per-key basis and is useful for data that is irregularly distributed with respect to time. For example, a data stream representing user mouse activity may have long periods of idle time interspersed with high concentrations of clicks. If data arrives after the minimum specified gap duration time, this initiates the start of a new window
Figure 8. Session windows, with a minimum gap duration. Lưu ý cách mỗi khóa dữ liệu có các cửa sổ khác nhau, theo phân phối dữ liệu của nó
8. 2. 4. The single global window
By default, all data in a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
You can use the single global window if you are working with an unbounded data set [e. g. from a streaming data source] but use caution when applying aggregating transforms such as
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
8. 3. Setting your PCollection’s windowing function
You can set the windowing function for a
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here--=
--=
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
When you set a windowing function, you may also want to set a trigger for your
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
8. 3. 1. Fixed-time windows
The following example code shows how to apply
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]8. 3. 2. Sliding time windows
The following example code shows how to apply
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]8. 3. 3. Session windows
The following example code shows how to apply
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Lưu ý rằng các phiên là theo từng khóa — mỗi khóa trong bộ sưu tập sẽ có các nhóm phiên riêng tùy thuộc vào phân phối dữ liệu
8. 3. 4. Cửa sổ toàn cầu duy nhất
Nếu
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]8. 4. Hình mờ và dữ liệu muộn
Trong bất kỳ hệ thống xử lý dữ liệu nào, có một độ trễ nhất định giữa thời điểm một sự kiện dữ liệu xảy ra ["thời gian sự kiện", được xác định bởi dấu thời gian trên chính phần tử dữ liệu] và thời gian phần tử dữ liệu thực tế được xử lý ở bất kỳ giai đoạn nào trong . Ngoài ra, không có gì đảm bảo rằng các sự kiện dữ liệu sẽ xuất hiện trong quy trình bán hàng của bạn theo đúng thứ tự mà chúng được tạo
Ví dụ: giả sử chúng ta có một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Tuy nhiên, dữ liệu không phải lúc nào cũng được đảm bảo đến theo một đường ống theo thứ tự thời gian hoặc luôn đến theo các khoảng thời gian có thể dự đoán được. Beam theo dõi một hình mờ, đó là khái niệm của hệ thống về thời điểm tất cả dữ liệu trong một cửa sổ nhất định có thể được đưa vào đường ống. Sau khi hình mờ đi qua cuối cửa sổ, bất kỳ phần tử nào khác xuất hiện cùng với dấu thời gian trong cửa sổ đó đều được coi là dữ liệu muộn
Từ ví dụ của chúng tôi, giả sử chúng tôi có một hình mờ đơn giản giả định thời gian trễ khoảng 30 giây giữa dấu thời gian dữ liệu [thời gian sự kiện] và thời gian dữ liệu xuất hiện trong đường ống [thời gian xử lý], sau đó Beam sẽ đóng cửa sổ đầu tiên ở mức 5. 30. Nếu một bản ghi dữ liệu đến lúc 5. 34, nhưng với dấu thời gian sẽ đưa nó vào 0. 00-4. 59 cửa sổ [giả sử, 3. 38], thì bản ghi đó là dữ liệu trễ
Ghi chú. Để đơn giản, chúng tôi giả định rằng chúng tôi đang sử dụng một hình mờ rất đơn giản để ước tính thời gian trễ. Trên thực tế, nguồn dữ liệu của
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Cấu hình cửa sổ mặc định của Beam cố gắng xác định thời điểm tất cả dữ liệu đã đến [dựa trên loại nguồn dữ liệu] và sau đó chuyển hình mờ qua cuối cửa sổ. Cấu hình mặc định này không cho phép dữ liệu trễ. cho phép bạn sửa đổi và tinh chỉnh chiến lược cửa sổ cho một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
8. 4. 1. Quản lý dữ liệu muộn
Bạn có thể cho phép dữ liệu trễ bằng cách gọi hoạt động
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Khi bạn đặt
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here8. 5. Thêm dấu thời gian vào các phần tử của PCollection
Nguồn không giới hạn cung cấp dấu thời gian cho từng phần tử. Tùy thuộc vào nguồn không giới hạn của bạn, bạn có thể cần định cấu hình cách trích xuất dấu thời gian từ luồng dữ liệu thô
Tuy nhiên, các nguồn có giới hạn [chẳng hạn như tệp từ
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Bạn có thể gán dấu thời gian mới cho các phần tử của
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Một ví dụ có thể là nếu quy trình của bạn đọc các bản ghi nhật ký từ một tệp đầu vào và mỗi bản ghi nhật ký bao gồm một trường dấu thời gian; . Bạn có thể phân tích cú pháp trường dấu thời gian từ mỗi bản ghi và sử dụng biến đổi
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]9. Gây nên
Ghi chú. The Trigger API in the Beam SDK for Go is currently experimental and subject to change
Khi thu thập và nhóm dữ liệu vào các cửa sổ, Beam sử dụng trình kích hoạt để xác định thời điểm phát ra kết quả tổng hợp của từng cửa sổ [được gọi là ngăn]. Nếu bạn sử dụng cấu hình cửa sổ mặc định của Beam và , Beam sẽ xuất kết quả tổng hợp khi nó và loại bỏ tất cả dữ liệu tiếp theo cho cửa sổ đó
Bạn có thể đặt kích hoạt cho
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
- Trình kích hoạt thời gian sự kiện. Các trình kích hoạt này hoạt động theo thời gian của sự kiện, như được biểu thị bằng dấu thời gian trên mỗi phần tử dữ liệu. Trình kích hoạt mặc định của Beam dựa trên thời gian của sự kiện
- Kích hoạt thời gian xử lý. Các trình kích hoạt này hoạt động theo thời gian xử lý – thời điểm phần tử dữ liệu được xử lý ở bất kỳ giai đoạn cụ thể nào trong quy trình
- Trình kích hoạt theo hướng dữ liệu. Các trình kích hoạt này hoạt động bằng cách kiểm tra dữ liệu khi dữ liệu đến trong mỗi cửa sổ và kích hoạt khi dữ liệu đó đáp ứng một thuộc tính nhất định. Hiện tại, trình kích hoạt theo hướng dữ liệu chỉ hỗ trợ kích hoạt sau một số phần tử dữ liệu nhất định
- kích hoạt tổng hợp. Các trình kích hoạt này kết hợp nhiều trình kích hoạt theo nhiều cách khác nhau
Ở cấp độ cao, trình kích hoạt cung cấp hai khả năng bổ sung so với việc chỉ xuất ra ở cuối cửa sổ
- Trình kích hoạt cho phép Beam phát ra kết quả sớm, trước khi tất cả dữ liệu trong một cửa sổ nhất định đến. Ví dụ: phát ra sau một khoảng thời gian nhất định hoặc sau khi một số phần tử nhất định đến
- Triggers allow processing of late data by triggering after the event time watermark passes the end of the window
Những khả năng này cho phép bạn kiểm soát luồng dữ liệu của mình và cân bằng giữa các yếu tố khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn
- sự hoàn thiện. Việc có tất cả dữ liệu trước khi tính toán kết quả quan trọng như thế nào?
- độ trễ. Bạn muốn chờ dữ liệu trong bao lâu?
- Cost. Bạn sẵn sàng chi bao nhiêu tiền/sức mạnh tính toán để giảm độ trễ?
Ví dụ: một hệ thống yêu cầu các bản cập nhật nhạy cảm với thời gian có thể sử dụng trình kích hoạt dựa trên thời gian nghiêm ngặt phát ra một cửa sổ sau mỗi N giây, đánh giá tính kịp thời hơn tính đầy đủ của dữ liệu. Một hệ thống coi trọng tính đầy đủ của dữ liệu hơn thời gian chính xác của kết quả có thể chọn sử dụng trình kích hoạt mặc định của Beam, kích hoạt ở cuối cửa sổ
Bạn cũng có thể đặt trình kích hoạt cho
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
9. 1. Trình kích hoạt thời gian sự kiện
Trình kích hoạt
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNgoài ra, bạn có thể định cấu hình trình kích hoạt kích hoạt nếu quy trình của bạn nhận dữ liệu trước hoặc sau khi kết thúc cửa sổ
Ví dụ sau đây cho thấy một kịch bản thanh toán và sử dụng cả kích hoạt sớm và muộn
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]9. 1. 1. Trình kích hoạt mặc định
Trình kích hoạt mặc định cho
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Tuy nhiên, nếu bạn đang sử dụng cả cấu hình cửa sổ mặc định và trình kích hoạt mặc định, trình kích hoạt mặc định sẽ phát chính xác một lần và dữ liệu muộn sẽ bị loại bỏ. Điều này là do cấu hình cửa sổ mặc định có giá trị độ trễ cho phép là 0. Xem phần Xử lý dữ liệu muộn để biết thông tin về cách sửa đổi hành vi này
9. 2. Kích hoạt thời gian xử lý
Trình kích hoạt
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTrình kích hoạt
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here9. 3. Data-driven triggers
Beam cung cấp một trình kích hoạt theo hướng dữ liệu,
331 import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here
332 import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here
333. This trigger works on an element count; it fires after the current pane has collected at least N elements. This allows a window to emit early results [before all the data has accumulated], which can be particularly useful if you are using a single global window.import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here
Ví dụ: điều quan trọng cần lưu ý là nếu bạn chỉ định ______54_______334 CounterCount[50] . Nếu 32 yếu tố quan trọng với bạn, hãy cân nhắc sử dụng để kết hợp nhiều điều kiện. Điều này cho phép bạn chỉ định nhiều điều kiện bắn, chẳng hạn như “bắn khi tôi nhận được 50 phần tử hoặc cứ sau 1 giây”. and only 32 elements arrive, those 32 elements sit around forever. If the 32 elements are important to you, consider using to combine multiple conditions. This allows you to specify multiple firing conditions such as “fire either when I receive 50 elements, or every 1 second”.
9. 4. Đặt trình kích hoạt
Khi bạn đặt chức năng tạo cửa sổ cho
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBạn đặt [các] trình kích hoạt cho một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBạn đặt [các] trình kích hoạt cho
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBạn đặt [các] trình kích hoạt cho một
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]9. 4. 1. Chế độ tích lũy cửa sổ
Khi bạn chỉ định trình kích hoạt, bạn cũng phải đặt chế độ tích lũy của cửa sổ. Khi trình kích hoạt kích hoạt, nó sẽ phát ra nội dung hiện tại của cửa sổ dưới dạng một ngăn. Vì trình kích hoạt có thể kích hoạt nhiều lần, nên chế độ tích lũy sẽ xác định xem hệ thống sẽ tích lũy các ô cửa sổ khi trình kích hoạt kích hoạt hay loại bỏ chúng
Để đặt một cửa sổ tích lũy các ô được tạo khi trình kích hoạt kích hoạt, hãy gọi_______54_______355 khi bạn đặt kích hoạt. Để đặt một cửa sổ loại bỏ các ô đã kích hoạt, hãy gọi ____54_______344
Để đặt một cửa sổ tích lũy các ô được tạo khi kích hoạt kích hoạt, hãy đặt tham số
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereĐể đặt một cửa sổ tích lũy các ô được tạo khi trình kích hoạt kích hoạt, hãy đặt tham số
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereHãy xem một ví dụ sử dụng
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
73 sử dụng cửa sổ thời gian cố định 10 phútawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
73 có trình kích hoạt lặp lại sẽ kích hoạt mỗi khi 3 phần tử đếnawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
Sơ đồ sau hiển thị các sự kiện dữ liệu cho khóa X khi chúng đến PCollection và được gán cho các cửa sổ. Để sơ đồ đơn giản hơn một chút, chúng ta sẽ giả sử rằng tất cả các sự kiện đều đến trong quy trình theo thứ tự
If our trigger is set to accumulating mode, the trigger emits the following values each time it fires. Hãy nhớ rằng trình kích hoạt sẽ kích hoạt mỗi khi ba yếu tố đến
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Nếu trình kích hoạt của chúng tôi được đặt ở chế độ loại bỏ, trình kích hoạt sẽ phát ra các giá trị sau trên mỗi lần kích hoạt
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]9. 4. 2. Xử lý dữ liệu muộn
Nếu bạn muốn quy trình của mình xử lý dữ liệu đến sau khi hình mờ đi qua cuối cửa sổ, bạn có thể áp dụng độ trễ cho phép khi đặt cấu hình cửa sổ của mình. Điều này giúp trình kích hoạt của bạn có cơ hội phản ứng với dữ liệu muộn. Nếu độ trễ cho phép được đặt, trình kích hoạt mặc định sẽ đưa ra kết quả mới ngay lập tức bất cứ khi nào có dữ liệu trễ
Bạn đặt độ trễ cho phép bằng cách sử dụng ______54_______368
369 ______54_______370 when you set your windowing function:import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Độ trễ cho phép này lan truyền tới tất cả các
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here9. 5. kích hoạt tổng hợp
Bạn có thể kết hợp nhiều trình kích hoạt để tạo thành trình kích hoạt tổng hợp và có thể chỉ định trình kích hoạt để phát ra kết quả nhiều lần, nhiều nhất một lần hoặc trong các điều kiện tùy chỉnh khác
9. 5. 1. Các loại kích hoạt tổng hợp
Beam includes the following composite triggers
- Bạn có thể thêm các lần kích hoạt sớm hoặc kích hoạt muộn bổ sung cho
376 thông quaimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
377 vàimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
378import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
379 chỉ định trình kích hoạt thực thi mãi mãi. Bất cứ khi nào các điều kiện của trình kích hoạt được đáp ứng, nó sẽ khiến một cửa sổ phát ra kết quả rồi đặt lại và bắt đầu lại. Có thể hữu ích khi kết hợpimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
379 vớiimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
381 để chỉ định một điều kiện khiến trình kích hoạt lặp lại dừng lạiimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
382 kết hợp nhiều kích hoạt để kích hoạt theo một trình tự cụ thể. Mỗi lần một trình kích hoạt trong chuỗi phát ra một cửa sổ, trình tự sẽ chuyển sang trình kích hoạt tiếp theoimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
383 nhận nhiều trình kích hoạt và phát ra lần đầu tiên bất kỳ trình kích hoạt đối số nào của nó được thỏa mãn. Điều này tương đương với phép toán OR logic cho nhiều trình kích hoạtimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
384 nhận nhiều trình kích hoạt và phát ra khi tất cả các trình kích hoạt đối số của nó được thỏa mãn. Điều này tương đương với phép toán AND logic cho nhiều trình kích hoạtimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
385 có thể đóng vai trò là điều kiện cuối cùng để khiến bất kỳ bộ kích hoạt nào kích hoạt lần cuối và không bao giờ kích hoạt nữaimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
9. 5. 2. Bố cục với AfterWatermark
Một số trình kích hoạt tổng hợp hữu ích nhất kích hoạt một lần duy nhất khi Beam ước tính rằng tất cả dữ liệu đã đến [i. e. khi hình mờ đi qua cuối cửa sổ] kết hợp với một trong hai hoặc cả hai điều sau
Các lần kích hoạt đầu cơ trước khi hình mờ đi qua cuối cửa sổ để cho phép xử lý một phần kết quả nhanh hơn
Các lần kích hoạt muộn xảy ra sau khi hình mờ đi qua cuối cửa sổ, để cho phép xử lý dữ liệu đến muộn
Bạn có thể diễn đạt mẫu này bằng cách sử dụng
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTheo ước tính của Beam, tất cả dữ liệu đã đến [hình mờ vượt qua cuối cửa sổ]
Any time late data arrives, after a ten-minute delay
- Sau hai ngày, chúng tôi cho rằng sẽ không có thêm dữ liệu quan tâm nào đến và trình kích hoạt sẽ ngừng thực thi
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]9. 5. 3. Các kích hoạt tổng hợp khác
Bạn cũng có thể xây dựng các loại trình kích hoạt tổng hợp khác. Mã ví dụ sau hiển thị trình kích hoạt tổng hợp đơn giản kích hoạt bất cứ khi nào ngăn có ít nhất 100 phần tử hoặc sau một phút
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]10. số liệu
Trong mô hình Beam, các chỉ số cung cấp một số thông tin chi tiết về trạng thái hiện tại của quy trình người dùng, có thể xảy ra trong khi quy trình đang chạy. Có thể có những lý do khác nhau cho điều đó, ví dụ
- Kiểm tra số lỗi gặp phải khi chạy một bước cụ thể trong quy trình;
- Theo dõi số lượng RPC được thực hiện cho dịch vụ phụ trợ;
- Truy xuất số lượng chính xác số lượng phần tử đã được xử lý;
- …và như thế
10. 1. Các khái niệm chính về chỉ số Beam
- được đặt tên. Mỗi chỉ số có một tên bao gồm một không gian tên và một tên thực tế. Không gian tên có thể được sử dụng để phân biệt giữa nhiều chỉ số có cùng tên và cũng cho phép truy vấn tất cả các chỉ số trong một không gian tên cụ thể
- phạm vi. Mỗi số liệu được báo cáo theo một bước cụ thể trong quy trình bán hàng, cho biết mã nào đang chạy khi số liệu đó tăng lên
- Được tạo động. Các chỉ số có thể được tạo trong thời gian chạy mà không cần khai báo trước chúng, giống như cách tạo một trình ghi nhật ký. Điều này giúp tạo ra các số liệu trong mã tiện ích dễ dàng hơn và báo cáo chúng một cách hữu ích
- xuống cấp một cách duyên dáng. Nếu một người chạy không hỗ trợ một số phần của báo cáo chỉ số, thì hành vi dự phòng là bỏ cập nhật chỉ số thay vì làm hỏng quy trình. Nếu một trình chạy không hỗ trợ một số phần của số liệu truy vấn, thì trình chạy sẽ không trả về dữ liệu được liên kết
Các chỉ số được báo cáo hoàn toàn nằm trong phạm vi biến đổi trong quy trình đã báo cáo các chỉ số đó. Điều này cho phép báo cáo cùng một tên chỉ số ở nhiều nơi và xác định giá trị mà mỗi biến đổi được báo cáo, cũng như tổng hợp chỉ số trên toàn bộ quy trình
Ghi chú. Việc các số liệu có thể truy cập được trong quá trình thực thi đường ống hay chỉ sau khi các công việc đã hoàn thành là phụ thuộc vào người chạy.
10. 2. Các loại chỉ số
Có ba loại số liệu được hỗ trợ tại thời điểm này.
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTrong Beam SDK for Go, một
public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Phản đối. Số liệu báo cáo một giá trị dài duy nhất và có thể tăng hoặc giảm
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Phân bổ. Một số liệu báo cáo thông tin về việc phân phối các giá trị được báo cáo
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]máy đo. Số liệu báo cáo giá trị mới nhất trong số các giá trị được báo cáo. Vì các số liệu được thu thập từ nhiều công nhân nên giá trị có thể không phải là giá trị cuối cùng tuyệt đối mà là một trong những giá trị mới nhất
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]10. 3. Số liệu truy vấn
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]10. 4. Sử dụng số liệu trong quy trình
Bên dưới, có một ví dụ đơn giản về cách sử dụng chỉ số
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]10. 5. Xuất chỉ số
Số liệu chùm tia có thể được xuất sang các phần chìm bên ngoài. Nếu một số liệu chìm được thiết lập trong cấu hình, người chạy sẽ đẩy các số liệu tới nó trong khoảng thời gian 5 giây mặc định. Cấu hình được giữ trong lớp MetricsOptions. Nó chứa cấu hình thời gian đẩy và cũng có các tùy chọn cụ thể chìm như loại và URL. Hiện tại, chỉ có REST HTTP và các phần chìm Graphite được hỗ trợ và chỉ các trình chạy Flink và Spark hỗ trợ xuất số liệu
Ngoài ra, các số liệu Beam được xuất sang bảng điều khiển Spark và Flink bên trong để được tư vấn trong giao diện người dùng tương ứng của chúng
11. Trạng thái và bộ hẹn giờ
Các cơ sở kích hoạt và cửa sổ của Beam cung cấp khả năng trừu tượng hóa mạnh mẽ để nhóm và tổng hợp dữ liệu đầu vào không giới hạn dựa trên dấu thời gian. Tuy nhiên, có những trường hợp sử dụng tổng hợp mà các nhà phát triển có thể yêu cầu mức độ kiểm soát cao hơn mức độ kiểm soát được cung cấp bởi các cửa sổ và trình kích hoạt. Beam cung cấp API để quản lý trạng thái theo từng khóa theo cách thủ công, cho phép kiểm soát chi tiết các tập hợp
Trạng thái mô hình API trạng thái của Beam trên mỗi khóa. To use the state API, you start out with a keyed
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
const pipeline_options = {
runner: "default",
project: "my_project",
};
const runner = beam.createRunner[pipeline_options];
const runnerFromCommandLineOptions = beam.createRunner[yargs.argv];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Cửa sổ vẫn có thể được sử dụng cùng với xử lý trạng thái. Tất cả trạng thái cho một khóa nằm trong phạm vi cửa sổ hiện tại. Điều này có nghĩa là lần đầu tiên một khóa được nhìn thấy cho một cửa sổ nhất định, bất kỳ trạng thái nào được đọc sẽ trả về trạng thái trống và trình chạy có thể thu gom rác trạng thái khi một cửa sổ hoàn thành. Nó cũng thường hữu ích khi sử dụng các tập hợp cửa sổ của Beam trước toán tử trạng thái. Ví dụ: sử dụng bộ kết hợp để tổng hợp trước dữ liệu, sau đó lưu trữ dữ liệu đã tổng hợp bên trong trạng thái. Các cửa sổ hợp nhất hiện không được hỗ trợ khi sử dụng trạng thái và bộ hẹn giờ
Đôi khi xử lý trạng thái được sử dụng để triển khai xử lý kiểu máy trạng thái bên trong một
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Trong Java, DoFn tuyên bố các trạng thái sẽ được truy cập bằng cách tạo các biến thành viên
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Trong Python, DoFn khai báo các trạng thái được truy cập bằng cách tạo các biến thành viên lớp
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Trong Go, DoFn khai báo các trạng thái sẽ được truy cập bằng cách tạo các biến thành viên cấu trúc trạng thái đại diện cho từng trạng thái. Mỗi biến trạng thái được khởi tạo bằng một khóa, khóa này là duy nhất cho một ParDo trong biểu đồ và không liên quan đến các nút khác trong biểu đồ. Nếu không cung cấp tên, khóa sẽ mặc định là tên của biến thành viên. Một
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Ghi chú. Beam SDK cho Bản mô tả chưa hỗ trợ API Trạng thái và Hẹn giờ, nhưng có thể sử dụng các tính năng này từ các đường dẫn ngôn ngữ chéo [xem bên dưới]
11. 1. Các loại trạng thái
Beam cung cấp một số loại trạng thái
ValueState
ValueState là một giá trị trạng thái vô hướng. Đối với mỗi khóa trong đầu vào, một ValueState sẽ lưu trữ một giá trị đã nhập có thể được đọc và sửa đổi bên trong các phương thức
PipelineOptions options =
PipelineOptionsFactory.fromArgs[args].withValidation[].create[];public interface MyOptions extends PipelineOptions {
String getInput[];
void setInput[String input];
String getOutput[];
void setOutput[String output];
}Ghi chú.
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Beam cũng cho phép chỉ định rõ ràng một bộ mã hóa cho các giá trị
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Kết hợpTrạng thái
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]TúiBang
Một trường hợp sử dụng phổ biến cho trạng thái là tích lũy nhiều phần tử.
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here11. 2. Đọc trạng thái hoãn lại
Khi một
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Tuy nhiên, nếu có các đường dẫn mã trong đó các trạng thái không được tìm nạp, thì việc chú thích bằng @AlwaysFetched sẽ thêm tính năng tìm nạp không cần thiết cho các đường dẫn đó. Trong trường hợp này, phương thức readLater cho phép người chạy biết rằng trạng thái sẽ được đọc trong tương lai, cho phép nhiều lần đọc trạng thái được gộp lại với nhau
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]11. 3. hẹn giờ
Beam cung cấp API gọi lại hẹn giờ cho mỗi phím. Điều này cho phép xử lý chậm dữ liệu được lưu trữ bằng API trạng thái. Bộ hẹn giờ có thể được đặt thành gọi lại tại thời điểm sự kiện hoặc dấu thời gian xử lý. Mỗi bộ đếm thời gian được xác định bằng TimerId. Chỉ có thể đặt bộ hẹn giờ nhất định cho một phím cho một dấu thời gian. Cuộc gọi được đặt trên bộ hẹn giờ sẽ ghi đè thời gian kích hoạt trước đó cho bộ hẹn giờ của phím đó
11. 3. 1. bộ hẹn giờ sự kiện
Bộ hẹn giờ thời gian sự kiện kích hoạt khi hình mờ đầu vào cho DoFn vượt qua thời gian mà bộ hẹn giờ được đặt, nghĩa là người chạy tin rằng không có thêm yếu tố nào được xử lý bằng dấu thời gian trước dấu thời gian của bộ hẹn giờ. Điều này cho phép tổng hợp thời gian sự kiện
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]11. 3. 2. bộ định thời gian xử lý
Bộ hẹn giờ thời gian xử lý kích hoạt khi thời gian thực của đồng hồ treo tường trôi qua. Điều này thường được sử dụng để tạo các lô dữ liệu lớn hơn trước khi xử lý. Nó cũng có thể được sử dụng để lên lịch các sự kiện sẽ xảy ra vào một thời điểm cụ thể. Just like with event-time timers, processing-time timers are per key - each key has a separate copy of the timer
Mặc dù bộ hẹn giờ thời gian xử lý có thể được đặt thành dấu thời gian tuyệt đối, nhưng rất phổ biến để đặt chúng thành phần bù so với thời gian hiện tại. Trong Java, các phương thức
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]11. 3. 3. Thẻ hẹn giờ động
Beam cũng hỗ trợ tự động thiết lập thẻ hẹn giờ bằng cách sử dụng
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herefrom apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTrong SDK Python, thẻ hẹn giờ động có thể được chỉ định trong khi gọi
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]11. 3. 4. Dấu thời gian đầu ra của bộ hẹn giờ
Theo mặc định, bộ hẹn giờ theo thời gian sự kiện sẽ giữ hình mờ đầu ra của
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Trong một số trường hợp, DoFn cần xuất dấu thời gian sớm hơn thời gian hết hạn của bộ hẹn giờ và do đó cũng cần giữ hình mờ đầu ra của nó đối với các dấu thời gian đó. Ví dụ: hãy xem xét quy trình sau tạm thời nhóm các bản ghi vào trạng thái và đặt bộ hẹn giờ để thoát trạng thái. Mã này có thể xuất hiện đúng, nhưng sẽ không hoạt động bình thường
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Vấn đề với mã này là ParDo đang đệm các phần tử, tuy nhiên không có gì ngăn hình mờ vượt qua dấu thời gian của các phần tử đó, vì vậy tất cả các phần tử đó có thể bị loại bỏ dưới dạng dữ liệu muộn. Để ngăn điều này xảy ra, dấu thời gian đầu ra cần được đặt trên bộ hẹn giờ để ngăn hình mờ vượt qua dấu thời gian của phần tử tối thiểu. Đoạn mã sau chứng minh điều này
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]11. 4. Tình trạng thu gom rác
Trạng thái trên mỗi khóa cần được thu gom rác hoặc cuối cùng kích thước ngày càng tăng của trạng thái có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất. Có hai chiến lược phổ biến cho trạng thái thu gom rác
11. 4. 1. Sử dụng cửa sổ để thu gom rácTất cả trạng thái và bộ hẹn giờ cho một khóa nằm trong phạm vi cửa sổ chứa khóa đó. Điều này có nghĩa là tùy thuộc vào dấu thời gian của phần tử đầu vào, ParDo sẽ thấy các giá trị khác nhau cho trạng thái tùy thuộc vào cửa sổ mà phần tử đó rơi vào. Ngoài ra, khi hình mờ đầu vào đi qua cuối cửa sổ, trình chạy sẽ thu thập tất cả trạng thái cho cửa sổ đó. [note. if allowed lateness is set to a positive value for the window, the runner must wait for the watermark to pass the end of the window plus the allowed lateness before garbage collecting state]. Điều này có thể được sử dụng như một chiến lược thu gom rác
Ví dụ, được đưa ra sau đây
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]Trạng thái cửa hàng
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]Trong một số trường hợp, rất khó để tìm ra chiến lược cửa sổ mô hình hóa chiến lược thu gom rác mong muốn. Ví dụ: mong muốn chung là chuyển trạng thái thu gom rác cho một khóa sau khi không thấy hoạt động nào trên khóa trong một thời gian. Điều này có thể được thực hiện bằng cách cập nhật bộ đếm thời gian mà trạng thái thu gom rác. Ví dụ
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
// beam.Init[] is an initialization hook that must be called
// near the beginning of main[], before creating a pipeline.
beam.Init[]
// Create the Pipeline object and root scope.
pipeline, scope := beam.NewPipelineWithRoot[]11. 5. Ví dụ về trạng thái và bộ hẹn giờ
Sau đây là một số ví dụ sử dụng trạng thái và bộ hẹn giờ
11. 5. 1. Kết hợp các nhấp chuột và lượt xem
Trong ví dụ này, quy trình đang xử lý dữ liệu từ trang chủ của trang thương mại điện tử. There are two input streams. luồng lượt xem, biểu thị các liên kết sản phẩm được đề xuất hiển thị cho người dùng trên trang chủ và luồng lượt nhấp, biểu thị lượt nhấp thực tế của người dùng vào các liên kết này. Mục tiêu của quy trình là kết hợp các sự kiện nhấp chuột với các sự kiện xem, xuất ra một sự kiện đã tham gia mới chứa thông tin từ cả hai sự kiện. Mỗi liên kết có một mã định danh duy nhất có trong cả sự kiện xem và sự kiện tham gia
Nhiều sự kiện xem sẽ không bao giờ được theo dõi bằng các nhấp chuột. Đường ống này sẽ đợi một giờ cho một nhấp chuột, sau đó nó sẽ từ bỏ tham gia này. Mặc dù mỗi sự kiện nhấp chuột phải có một sự kiện xem, nhưng một số ít sự kiện xem có thể bị mất và không bao giờ được đưa vào quy trình Beam; . Các sự kiện đầu vào không được sắp xếp - có thể thấy sự kiện nhấp chuột trước sự kiện xem. Thời gian chờ tham gia một giờ phải dựa trên thời gian sự kiện, không phải thời gian xử lý
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
11. 5. 2. RPC theo đợt
Trong ví dụ này, các yếu tố đầu vào đang được chuyển tiếp đến một dịch vụ RPC bên ngoài. RPC chấp nhận các yêu cầu hàng loạt - nhiều sự kiện cho cùng một người dùng có thể được xử lý theo đợt trong một lệnh gọi RPC. Vì dịch vụ RPC này cũng áp đặt giới hạn tốc độ nên chúng tôi muốn gộp các sự kiện có giá trị 10 giây lại với nhau để giảm số lượng cuộc gọi
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. Có thể chia tách await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
67
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Một
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]12. 1. Khái niệm cơ bản về SDF
Ở cấp độ cao, SDF chịu trách nhiệm xử lý các cặp phần tử và giới hạn. Một hạn chế đại diện cho một tập hợp con công việc cần thiết phải được thực hiện khi xử lý phần tử
Thực hiện một SDF theo các bước sau
- Mỗi phần tử được ghép nối với một hạn chế [e. g. tên tệp được ghép nối với phạm vi bù đại diện cho toàn bộ tệp]
- Mỗi cặp phần tử và giới hạn được tách ra [e. g. phạm vi bù được chia thành các phần nhỏ hơn]
- Người chạy phân phối lại các cặp phần tử và hạn chế cho một số công nhân
- Các cặp phần tử và giới hạn được xử lý song song [e. g. tập tin được đọc]. Trong bước cuối cùng này, cặp phần tử và giới hạn có thể tạm dừng quá trình xử lý của chính nó và/hoặc được chia thành các cặp phần tử và giới hạn khác
12. 1. 1. Một SDF cơ bản
A basic SDF is composed of three parts. hạn chế, nhà cung cấp hạn chế và trình theo dõi hạn chế. Nếu bạn muốn kiểm soát hình mờ, đặc biệt là trong đường ống phát trực tuyến, cần có thêm hai thành phần. nhà cung cấp công cụ ước tính thủy vân và công cụ ước tính thủy vân
Hạn chế là một đối tượng do người dùng định nghĩa được sử dụng để biểu thị một tập hợp con công việc cho một phần tử nhất định. Ví dụ: chúng tôi đã xác định
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNhà cung cấp hạn chế cho phép các tác giả SDF ghi đè các triển khai mặc định, bao gồm cả các triển khai để phân tách và định cỡ. Trong Java và , đây là
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTrình theo dõi hạn chế chịu trách nhiệm theo dõi tập hợp con nào của hạn chế đã được hoàn thành trong quá trình xử lý. Để biết chi tiết về API, hãy đọc tài liệu tham khảo và Java
Có một số triển khai
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here- Bù đắpPhạm viTracker
- GrowableOffsetRangeTracker
- ByteKeyRangeTracker
SDF cũng có triển khai
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereGo cũng có loại
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here- Bù đắpPhạm viTracker
Trạng thái hình mờ là một đối tượng do người dùng xác định được sử dụng để tạo một
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereNhà cung cấp công cụ ước tính hình mờ cho phép các tác giả SDF xác định cách khởi tạo trạng thái hình mờ và tạo công cụ ước tính hình mờ. In Java and this is the
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereCông cụ ước tính thủy vân theo dõi thủy vân khi một cặp hạn chế phần tử đang được tiến hành. Để biết chi tiết về API, hãy đọc tài liệu tham khảo về Java, , và
Có một số triển khai
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here- Thủ công
- tăng đơn điệu
- Thời gian tường
Cùng với
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereCác loại
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereĐể xác định SDF, bạn phải chọn xem SDF có giới hạn [mặc định] hay không giới hạn và xác định cách khởi tạo giới hạn ban đầu cho một phần tử. Sự phân biệt dựa trên cách thể hiện khối lượng công việc
- DoFn có giới hạn là những DoFn mà công việc được đại diện bởi một phần tử đã được biết trước và có kết thúc. Ví dụ về các phần tử được giới hạn bao gồm một tệp hoặc nhóm tệp
- DoFns không giới hạn là những DoFn mà số lượng công việc không có điểm kết thúc cụ thể hoặc số lượng công việc không được biết trước. Ví dụ về các phần tử không giới hạn bao gồm chủ đề Kafka hoặc PubSub
Trong Java, bạn có thể sử dụng @UnboundedPerElement hoặc @BoundedPerElement để chú thích
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Tại thời điểm này, chúng tôi có một SDF hỗ trợ cho phép tái cân bằng công việc động. Để tăng tốc độ xảy ra song song hóa công việc ban đầu hoặc đối với những người chạy không hỗ trợ phân tách do người chạy bắt đầu, chúng tôi khuyên bạn nên cung cấp một tập hợp các lần phân tách ban đầu
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. 2. Định cỡ và tiến độ
Định cỡ và tiến độ được sử dụng trong quá trình thực thi SDF để thông báo cho người chạy để họ có thể thực hiện các quyết định thông minh về việc phân chia những hạn chế nào và cách song song hóa công việc
Trước khi xử lý một phần tử và hạn chế, người chạy có thể sử dụng kích thước ban đầu để chọn cách thức và người xử lý các hạn chế nhằm cải thiện sự cân bằng ban đầu và song song hóa công việc. Trong quá trình xử lý một phần tử và hạn chế, định cỡ và tiến trình được sử dụng để chọn phân chia hạn chế nào và ai sẽ xử lý chúng
Theo mặc định, chúng tôi sử dụng ước tính của trình theo dõi hạn chế cho công việc còn lại dựa trên giả định rằng tất cả các hạn chế đều có chi phí bằng nhau. Để ghi đè mặc định, tác giả SDF có thể cung cấp phương pháp thích hợp trong nhà cung cấp hạn chế. Các tác giả SDF cần lưu ý rằng phương pháp định cỡ sẽ được gọi đồng thời trong quá trình xử lý gói do quá trình phân tách và ước tính tiến độ bắt đầu của người chạy
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. 3. Điểm kiểm tra do người dùng khởi tạo
Một số I/O không thể tạo ra tất cả dữ liệu cần thiết để hoàn thành một hạn chế trong thời gian tồn tại của một gói. Điều này thường xảy ra với các hạn chế không giới hạn, nhưng cũng có thể xảy ra với các hạn chế có giới hạn. For example, there could be more data that needs to be ingested but is not available yet. Một nguyên nhân khác của trường hợp này là do hệ thống nguồn điều chỉnh dữ liệu của bạn
SDF của bạn có thể báo hiệu cho bạn biết rằng bạn chưa xử lý xong hạn chế hiện tại. Tín hiệu này có thể gợi ý thời gian để tiếp tục tại. Trong khi người chạy cố gắng tôn trọng thời gian tiếp tục, điều này không được đảm bảo. Điều này cho phép thực thi tiếp tục trên một hạn chế có sẵn công việc cải thiện việc sử dụng tài nguyên
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. 4. Runner-khởi xướng tách
Người chạy bất cứ lúc nào cũng có thể cố gắng tách một giới hạn trong khi nó đang được xử lý. Điều này cho phép người chạy tạm dừng xử lý hạn chế để có thể thực hiện công việc khác [phổ biến đối với các hạn chế không giới hạn để hạn chế lượng đầu ra và/hoặc cải thiện độ trễ] hoặc chia hạn chế thành hai phần, tăng khả năng song song có sẵn trong hệ thống. vận động viên khác nhau [e. g. , Dataflow, Flink, Spark] có các chiến lược khác nhau để phân tách theo đợt và thực thi trực tuyến
Hãy ghi nhớ điều này khi viết một SDF vì thời điểm kết thúc hạn chế có thể thay đổi. Khi viết vòng lặp xử lý, hãy sử dụng kết quả từ việc cố gắng yêu cầu một phần của hạn chế thay vì cho rằng bạn có thể xử lý cho đến khi kết thúc
Một ví dụ không chính xác có thể là
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. 5. ước tính hình mờ
Công cụ ước tính hình mờ mặc định không tạo ra ước tính hình mờ. Do đó, hình mờ đầu ra chỉ được tính bằng số lượng hình mờ ngược dòng tối thiểu
Một SDF có thể nâng cao hình mờ đầu ra bằng cách chỉ định giới hạn dưới cho tất cả đầu ra trong tương lai mà phần tử này và cặp hạn chế sẽ tạo ra. Người chạy tính toán hình mờ đầu ra tối thiểu bằng cách lấy giá trị tối thiểu trên tất cả các hình mờ ngược dòng và giá trị tối thiểu được báo cáo bởi từng phần tử và cặp giới hạn. Hình mờ được báo cáo phải tăng đơn điệu cho từng phần tử và cặp hạn chế trên các ranh giới gói. Khi một phần tử và cặp hạn chế ngừng xử lý hình mờ của nó, nó không còn được coi là một phần của phép tính trên
Lời khuyên
- Nếu bạn tạo một SDF xuất các bản ghi có dấu thời gian, bạn nên đưa ra các cách để cho phép người dùng SDF này định cấu hình công cụ ước tính hình mờ nào sẽ sử dụng
- Bất kỳ dữ liệu nào được tạo ra trước hình mờ có thể được coi là muộn. Xem để biết thêm chi tiết
12. 5. 1. Kiểm soát hình mờ
Có hai loại công cụ ước tính thủy vân chung. quan sát dấu thời gian và quan sát đồng hồ bên ngoài. Công cụ ước tính hình mờ quan sát dấu thời gian sử dụng dấu thời gian đầu ra của mỗi bản ghi để tính toán ước tính hình mờ trong khi công cụ ước tính hình mờ quan sát đồng hồ bên ngoài kiểm soát hình mờ bằng cách sử dụng đồng hồ không được liên kết với bất kỳ đầu ra riêng lẻ nào, chẳng hạn như đồng hồ cục bộ của máy hoặc đồng hồ tiếp xúc
Nhà cung cấp công cụ ước tính hình mờ cho phép bạn ghi đè logic ước tính hình mờ mặc định và sử dụng triển khai công cụ ước tính hình mờ hiện có. Bạn cũng có thể cung cấp triển khai ước tính hình mờ của riêng mình
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. 6. Cắt ngắn trong quá trình thoát nước
Người chạy hỗ trợ đường ống thoát nước cần có khả năng thoát SDF; . Theo mặc định, các hạn chế có giới hạn xử lý phần còn lại của hạn chế trong khi các hạn chế không có giới hạn kết thúc quá trình xử lý tại điểm kiểm tra do SDF bắt đầu tiếp theo hoặc phân tách do người chạy bắt đầu. Bạn có thể ghi đè hành vi mặc định này bằng cách xác định phương thức thích hợp trên trình cung cấp hạn chế
Ghi chú. Sau khi quá trình thoát đường ống bắt đầu và biến đổi hạn chế cắt ngắn được kích hoạt,
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
12. 7. Quyết toán gói
Hoàn thiện gói cho phép một
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
beam_options = PipelineOptions[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
13. Đường ống đa ngôn ngữ
Phần này cung cấp tài liệu toàn diện về các đường dẫn đa ngôn ngữ. Để bắt đầu tạo một kênh dẫn đa ngôn ngữ, hãy xem
- Khởi động nhanh đường dẫn đa ngôn ngữ Python
- Khởi động nhanh đường dẫn đa ngôn ngữ Java
Beam cho phép bạn kết hợp các biến đổi được viết bằng bất kỳ ngôn ngữ SDK được hỗ trợ nào [hiện tại là Java và Python] và sử dụng chúng trong một kênh dẫn đa ngôn ngữ. Khả năng này giúp dễ dàng cung cấp chức năng mới đồng thời trong các Apache Beam SDK khác nhau thông qua một chuyển đổi ngôn ngữ chéo duy nhất. Ví dụ: trình kết nối Apache Kafka và chuyển đổi SQL từ SDK Java có thể được sử dụng trong các đường dẫn Python
Các quy trình sử dụng biến đổi từ nhiều ngôn ngữ SDK được gọi là quy trình đa ngôn ngữ
13. 1. Tạo chuyển đổi ngôn ngữ chéo
Để cung cấp các biến đổi được viết bằng một ngôn ngữ cho các quy trình được viết bằng ngôn ngữ khác, Beam sử dụng một dịch vụ mở rộng, dịch vụ này tạo và đưa các đoạn quy trình dành riêng cho ngôn ngữ thích hợp vào quy trình
Trong ví dụ sau, một đường dẫn Beam Python khởi động một dịch vụ mở rộng Java cục bộ để tạo và thêm các đoạn đường dẫn Java thích hợp để thực thi chuyển đổi ngôn ngữ chéo Java Kafka thành đường dẫn Python. SDK sau đó tải xuống và tạo các giai đoạn phụ thuộc Java cần thiết để thực hiện các biến đổi này
Khi chạy, trình chạy Beam sẽ thực thi cả hai phép biến đổi Python và Java để chạy đường dẫn
Trong phần này, chúng tôi sẽ sử dụng KafkaIO. Đọc để minh họa cách tạo chuyển đổi ngôn ngữ chéo cho Java và ví dụ thử nghiệm cho Python
13. 1. 1. Tạo các biến đổi Java đa ngôn ngữ
There are two ways to make Java transforms available to other SDKs
- lựa chọn 1. Trong một số trường hợp, bạn có thể sử dụng các biến đổi Java hiện có từ các SDK khác mà không cần viết thêm bất kỳ mã Java nào
- Lựa chọn 2. Bạn có thể sử dụng các biến đổi Java tùy ý từ các SDK khác bằng cách thêm một vài lớp Java
Bắt đầu với Beam 2. 34. 0, người dùng SDK Python có thể sử dụng một số biến đổi Java mà không cần viết mã Java bổ sung. Điều này có thể hữu ích trong nhiều trường hợp. Ví dụ
- Nhà phát triển không quen thuộc với Java có thể cần sử dụng biến đổi Java hiện có từ đường dẫn Python
- Một nhà phát triển có thể cần cung cấp một biến đổi Java hiện có cho một đường dẫn Python mà không cần viết/phát hành thêm mã Java
Ghi chú. Tính năng này hiện chỉ khả dụng khi sử dụng các biến đổi Java từ một đường dẫn Python
Để đủ điều kiện sử dụng trực tiếp, API của biến đổi Java phải đáp ứng các yêu cầu sau
- Biến đổi Java có thể được xây dựng bằng cách sử dụng hàm tạo công khai có sẵn hoặc phương thức tĩnh công khai [phương thức tạo] trong cùng một lớp Java
- Biến đổi Java có thể được cấu hình bằng một hoặc nhiều phương thức trình tạo. Mỗi phương thức của trình tạo phải ở chế độ công khai và sẽ trả về một phiên bản của biến đổi Java
Đây là một lớp Java mẫu có thể được sử dụng trực tiếp từ API Python
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Để biết ví dụ hoàn chỉnh, hãy xem JavaDataGenerator
Để sử dụng một lớp Java tuân thủ các yêu cầu trên từ đường dẫn SDK Python, hãy làm theo các bước sau
- Tạo danh sách cho phép yaml mô tả các lớp và phương thức biến đổi Java sẽ được truy cập trực tiếp từ Python
- Bắt đầu một dịch vụ mở rộng, sử dụng tùy chọn
459 để chuyển đường dẫn đến danh sách cho phépimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here - Sử dụng API JavaExternalTransform của Python để truy cập trực tiếp các biến đổi Java được xác định trong danh sách cho phép từ phía Python
Bắt đầu với Beam 2. 36. 0, có thể bỏ qua bước 1 và 2, như được mô tả trong các phần tương ứng bên dưới
Bước 1
Để sử dụng biến đổi Java đủ điều kiện từ Python, hãy xác định danh sách cho phép yaml. Danh sách cho phép này liệt kê tên lớp, phương thức hàm tạo và phương thức trình tạo có sẵn trực tiếp để sử dụng từ phía Python
Bắt đầu với Beam 2. 35. 0, bạn có tùy chọn chuyển
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Bước 2
Cung cấp danh sách cho phép làm đối số khi khởi động dịch vụ mở rộng Java. Ví dụ: bạn có thể bắt đầu dịch vụ mở rộng dưới dạng quy trình Java cục bộ bằng cách sử dụng lệnh sau
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Bắt đầu với Beam 2. 36. 0, API
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBước 3
Bạn có thể sử dụng lớp Java trực tiếp từ đường dẫn Python của mình bằng cách sử dụng một biến đổi sơ khai được tạo từ API
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereCác loại tham số của hàm tạo và phương thức được ánh xạ giữa Python và Java bằng cách sử dụng lược đồ Beam. Lược đồ được tạo tự động bằng cách sử dụng các loại đối tượng được cung cấp ở phía Python. Nếu phương thức hàm tạo lớp Java hoặc phương thức trình tạo chấp nhận bất kỳ loại đối tượng phức tạp nào, hãy đảm bảo rằng lược đồ Beam cho các đối tượng này đã được đăng ký và sẵn dùng cho dịch vụ mở rộng Java. Nếu lược đồ chưa được đăng ký, dịch vụ mở rộng Java sẽ cố gắng đăng ký lược đồ bằng cách sử dụng. Trong Python, các đối tượng tùy ý có thể được biểu diễn bằng cách sử dụng các
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Bạn có thể sử dụng biến đổi này trong một đường dẫn Python cùng với các biến đổi Python khác. Để biết ví dụ hoàn chỉnh, hãy xem javadatagenerator. py
13. 1. 1. 2 Sử dụng API để cung cấp các biến đổi Java hiện có cho các SDK khácĐể làm cho Beam Java SDK của bạn có thể chuyển đổi linh hoạt trên các ngôn ngữ SDK, bạn phải triển khai hai giao diện. ExternalTransformBuilder and ExternalTransformRegistrar. The
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTriển khai các giao diện
Xác định lớp Trình tạo cho phép biến đổi của bạn để triển khai giao diện
467 và ghi đè phương thứcimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
470 sẽ được sử dụng để xây dựng đối tượng biến đổi của bạn. Các giá trị cấu hình ban đầu cho biến đổi của bạn phải được xác định theo phương thứcimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
470. Trong hầu hết các trường hợp, thật tiện lợi khi làm cho lớp trình tạo biến đổi Java triển khaiimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
467import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline hereGhi chú.
467 yêu cầu bạn xác định một đối tượng cấu hình [một POJO đơn giản] để nắm bắt một tập hợp các tham số do SDK bên ngoài gửi để bắt đầu chuyển đổi Java. Thông thường, các tham số này ánh xạ trực tiếp tới các tham số hàm tạo của biến đổi Javaimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
35await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Để biết các ví dụ đầy đủ, hãy xem JavaCountBuilder và JavaPrefixBuilder
Lưu ý rằng phương pháp
470 có thể thực hiện các thao tác bổ sung trước khi đặt các thuộc tính nhận được từ SDK bên ngoài trong quá trình chuyển đổi. Ví dụ:import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
470 có thể xác thực các thuộc tính có sẵn trong đối tượng cấu hình trước khi đặt chúng trong biến đổiimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline hereĐăng ký biến đổi dưới dạng biến đổi ngôn ngữ chéo bên ngoài bằng cách xác định một lớp thực hiện
468. Bạn phải chú thích lớp của mình bằng chú thíchimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
477 để đảm bảo rằng biến đổi của bạn được đăng ký và khởi tạo đúng cách bởi dịch vụ mở rộngimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline hereTrong lớp công ty đăng ký của bạn, hãy xác định Tên tài nguyên thống nhất [URN] cho biến đổi của bạn. URN phải là một chuỗi duy nhất xác định biến đổi của bạn với dịch vụ mở rộng
Từ bên trong lớp công ty đăng ký của bạn, hãy xác định lớp cấu hình cho các tham số được sử dụng trong quá trình khởi tạo chuyển đổi của bạn bằng SDK bên ngoài
Ví dụ sau đây từ phép biến đổi KafkaIO cho thấy cách thực hiện các bước từ hai đến bốn
36await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Để biết thêm ví dụ, hãy xem JavaCountRegistrar và JavaPrefixRegistrar
Sau khi bạn đã triển khai các giao diện
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereBắt đầu dịch vụ mở rộng
You can use an expansion service with multiple transforms in the same pipeline. The Beam Java SDK provides a default expansion service for Java transforms. Bạn cũng có thể viết dịch vụ mở rộng của riêng mình, nhưng điều đó thường không cần thiết, vì vậy nó không được đề cập trong phần này
Thực hiện các thao tác sau để khởi động trực tiếp dịch vụ mở rộng Java
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Dịch vụ mở rộng hiện đã sẵn sàng để phục vụ các biến đổi trên cổng được chỉ định
Khi tạo trình bao bọc dành riêng cho SDK cho biến đổi của mình, bạn có thể sử dụng các tiện ích do SDK cung cấp để bắt đầu dịch vụ mở rộng. Ví dụ: SDK Python cung cấp các tiện ích và để khởi động dịch vụ mở rộng Java bằng tệp JAR
bao gồm các phụ thuộc
Nếu biến đổi của bạn yêu cầu các thư viện bên ngoài, bạn có thể đưa chúng vào bằng cách thêm chúng vào đường dẫn lớp của dịch vụ mở rộng. Sau khi chúng được đưa vào đường dẫn lớp, chúng sẽ được phân đoạn khi biến đổi của bạn được mở rộng bởi dịch vụ mở rộng
Viết trình bao bọc dành riêng cho SDK
Chuyển đổi Java ngôn ngữ chéo của bạn có thể được gọi thông qua lớp cấp thấp hơn trong một đường dẫn đa ngôn ngữ [như được mô tả trong phần tiếp theo]; . Sự trừu tượng hóa cấp cao hơn này sẽ giúp các tác giả đường ống sử dụng biến đổi của bạn dễ dàng hơn
Để tạo trình bao bọc SDK để sử dụng trong đường dẫn Python, hãy làm như sau
Tạo một mô-đun Python cho [các] biến đổi ngôn ngữ chéo của bạn
Trong mô-đun, sử dụng một trong các lớp để xây dựng tải trọng cho yêu cầu mở rộng chuyển đổi ngôn ngữ chéo ban đầu
Tên tham số và loại tải trọng phải ánh xạ tới tên tham số và loại cấu hình POJO được cung cấp cho Java
467. Các loại tham số được ánh xạ trên các SDK bằng lược đồ Beam. Tên tham số được ánh xạ bằng cách đơn giản chuyển đổi tên biến được phân tách bằng dấu gạch dưới Python thành trường hợp lạc đà [tiêu chuẩn Java]import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline hereTrong ví dụ sau, kafka. py sử dụng
485 để xây dựng tải trọng. Các tham số ánh xạ tới Java KafkaIO. Bên ngoài. Đối tượng cấu hình cấu hình được xác định trong phần trướcimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
38await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Bắt đầu một dịch vụ mở rộng, trừ khi một dịch vụ được chỉ định bởi người tạo đường ống. Beam Python SDK cung cấp các tiện ích và để khởi động dịch vụ mở rộng bằng tệp JAR. có thể được sử dụng để khởi động dịch vụ mở rộng bằng cách sử dụng đường dẫn [đường dẫn cục bộ hoặc URL] tới tệp JAR đã cho. có thể được sử dụng để bắt đầu dịch vụ mở rộng từ JAR được phát hành với Beam
Đối với các biến đổi được phát hành bằng Beam, hãy làm như sau
Thêm mục tiêu Gradle vào Beam có thể được sử dụng để xây dựng JAR dịch vụ mở rộng bóng mờ cho biến đổi Java mục tiêu. Mục tiêu này sẽ tạo ra một Beam JAR chứa tất cả các phụ thuộc cần thiết để mở rộng biến đổi Java và JAR sẽ được phát hành cùng với Beam. Bạn có thể sử dụng mục tiêu Gradle hiện có cung cấp phiên bản tổng hợp của dịch vụ mở rộng JAR [ví dụ: cho tất cả GCP IO]
Trong mô-đun Python của bạn, hãy khởi tạo
481 với mục tiêu Gradleimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
39await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
Thêm một lớp biến đổi trình bao bọc Python mở rộng. Truyền tải trọng và dịch vụ mở rộng được định nghĩa ở trên dưới dạng tham số cho hàm tạo của lớp cha
13. 1. 2. Tạo các biến đổi Python đa ngôn ngữ
Bất kỳ biến đổi Python nào được xác định trong phạm vi của dịch vụ mở rộng đều có thể truy cập được bằng cách chỉ định tên đủ điều kiện của chúng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng biến đổi
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Note.
495 có các phương pháp hữu ích khác nhưimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here496 để dàn dựng các phụ thuộc gói PyPI vàimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here497 để đặt bộ mã hóa đầu raimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
Ngoài ra, bạn có thể muốn tạo một mô-đun Python đăng ký một biến đổi Python hiện có dưới dạng một biến đổi ngôn ngữ chéo để sử dụng với dịch vụ mở rộng Python và gọi vào biến đổi hiện có đó để thực hiện thao tác dự định của nó. Một URN đã đăng ký có thể được sử dụng sau này trong yêu cầu mở rộng để chỉ ra mục tiêu mở rộng
Xác định mô-đun Python
Xác định Tên tài nguyên thống nhất [URN] cho biến đổi của bạn. URN phải là một chuỗi duy nhất xác định biến đổi của bạn với dịch vụ mở rộng
41await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Đối với một biến đổi Python hiện có, hãy tạo một lớp mới để đăng ký URN với dịch vụ mở rộng Python
42await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Từ bên trong lớp, định nghĩa một phương thức mở rộng lấy PCollection đầu vào, chạy biến đổi Python, sau đó trả về PCollection đầu ra
43await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Như với các biến đổi Python khác, hãy xác định phương thức
498 trả về URNimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
44await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Xác định một phương thức tĩnh
499 trả về một khởi tạo của biến đổi Python đa ngôn ngữimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
45await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];
Bắt đầu dịch vụ mở rộng
Một dịch vụ mở rộng có thể được sử dụng với nhiều biến đổi trong cùng một đường ống. Beam Python SDK cung cấp dịch vụ mở rộng mặc định để bạn sử dụng với các biến đổi Python của mình. Bạn có thể tự do viết dịch vụ mở rộng của riêng mình, nhưng điều đó thường không cần thiết, vì vậy nó không được đề cập trong phần này
Thực hiện các bước sau để khởi động trực tiếp dịch vụ mở rộng Python mặc định
Tạo một môi trường ảo và cài đặt Apache Beam SDK
Start the Python SDK’s expansion service with a specified port
46await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Nhập bất kỳ mô-đun nào có chứa các biến đổi sẽ được cung cấp bằng dịch vụ mở rộng
47await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Dịch vụ mở rộng này hiện đã sẵn sàng để phục vụ các biến đổi trên địa chỉ
500import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
bao gồm các phụ thuộc
Hiện tại, các phép biến đổi bên ngoài của Python bị giới hạn ở các phần phụ thuộc có sẵn trong bộ khai thác Beam SDK cốt lõi
13. 1. 3. Tạo biến đổi ngôn ngữ chéo
Go hiện không hỗ trợ tạo biến đổi ngôn ngữ chéo, chỉ sử dụng biến đổi ngôn ngữ chéo từ các ngôn ngữ khác;
13. 1. 4. Định nghĩa một URN
Phát triển chuyển đổi ngôn ngữ chéo liên quan đến việc xác định URN để đăng ký chuyển đổi với dịch vụ mở rộng. Trong phần này, chúng tôi cung cấp một quy ước để xác định các URN như vậy. Việc tuân theo quy ước này là tùy chọn nhưng nó sẽ đảm bảo rằng biến đổi của bạn sẽ không gặp xung đột khi đăng ký dịch vụ mở rộng cùng với các biến đổi do các nhà phát triển khác phát triển
13. 1. 4. 1. Lược đồMột URN nên bao gồm các thành phần sau
- ns-id. Một định danh không gian tên. Đề xuất mặc định là
501import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here - định danh tổ chức. Xác định tổ chức nơi chuyển đổi được xác định. Các biến đổi được xác định trong Apache Beam sử dụng
502 cho việc nàyimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here - định danh chức năng. Xác định chức năng của chuyển đổi ngôn ngữ chéo
- phiên bản. một số phiên bản cho chuyển đổi
Chúng tôi cung cấp lược đồ từ quy ước URN ở dạng Backus–Naur tăng cường. Từ khóa trong chữ hoa là từ thông số URN
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Dưới đây chúng tôi đã đưa ra một số ví dụ về các lớp biến đổi và các URN tương ứng sẽ được sử dụng
- Một biến đổi được cung cấp với Apache Beam để ghi các tệp Parquet
503import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
- Một biến đổi được cung cấp với Apache Beam đọc từ Kafka với siêu dữ liệu
504import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
- Một biến đổi được phát triển bởi tổ chức abc. org đọc từ kho dữ liệu MyDatastore
505import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
13. 2. Sử dụng biến đổi ngôn ngữ chéo
Depending on the SDK language of the pipeline, you can use a high-level SDK-wrapper class, or a low-level transform class to access a cross-language transform
13. 2. 1. Sử dụng các biến đổi ngôn ngữ chéo trong một đường dẫn Java
Người dùng có ba tùy chọn để sử dụng chuyển đổi ngôn ngữ chéo trong đường dẫn Java. Ở mức độ trừu tượng cao nhất, một số biến đổi Python phổ biến có thể truy cập được thông qua các biến đổi trình bao bọc Java chuyên dụng. Ví dụ: SDK Java có lớp
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSử dụng trình bao bọc SDK
Để sử dụng chuyển đổi ngôn ngữ chéo thông qua trình bao bọc SDK, hãy nhập mô-đun cho trình bao bọc SDK và gọi nó từ quy trình của bạn, như minh họa trong ví dụ
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Sử dụng lớp PythonExternalTransform
Khi không có trình bao bọc dành riêng cho SDK, bạn có thể truy cập biến đổi đa ngôn ngữ Python thông qua lớp
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Sử dụng lớp bên ngoài
Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt mọi phụ thuộc môi trường thời gian chạy [như JRE] trên máy cục bộ của mình [trực tiếp trên máy cục bộ hoặc có sẵn thông qua bộ chứa]. Xem phần dịch vụ mở rộng để biết thêm chi tiết
Ghi chú. Khi bao gồm các biến đổi Python từ bên trong đường dẫn Java, tất cả các phần phụ thuộc Python phải được bao gồm trong bộ chứa khai thác SDK
Bắt đầu dịch vụ mở rộng cho SDK bằng ngôn ngữ của biến đổi mà bạn đang cố gắng sử dụng, nếu không có sẵn
Đảm bảo rằng biến đổi bạn đang cố sử dụng có sẵn và có thể được sử dụng bởi dịch vụ mở rộng
Include External. of[…] khi khởi tạo đường dẫn của bạn. Tham khảo dịch vụ URN, tải trọng và mở rộng. Ví dụ, xem bộ thử nghiệm chuyển đổi ngôn ngữ chéo
Sau khi công việc đã được gửi tới trình chạy Beam, hãy tắt dịch vụ mở rộng bằng cách chấm dứt quy trình dịch vụ mở rộng
13. 2. 2. Sử dụng các biến đổi ngôn ngữ chéo trong một đường dẫn Python
Nếu có trình bao bọc dành riêng cho Python cho biến đổi ngôn ngữ chéo, hãy sử dụng trình bao bọc đó. Mặt khác, bạn phải sử dụng lớp cấp thấp hơn để truy cập biến đổi
Sử dụng trình bao bọc SDK
Để sử dụng chuyển đổi ngôn ngữ chéo thông qua trình bao bọc SDK, hãy nhập mô-đun cho trình bao bọc SDK và gọi nó từ quy trình của bạn, như minh họa trong ví dụ
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Sử dụng lớp ExternalTransform
Khi không có trình bao bọc dành riêng cho SDK, bạn sẽ phải truy cập vào chuyển đổi ngôn ngữ chéo thông qua lớp
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereĐảm bảo rằng bạn đã cài đặt mọi phụ thuộc môi trường thời gian chạy [như JRE] trên máy cục bộ của mình. Xem phần dịch vụ mở rộng để biết thêm chi tiết
Bắt đầu dịch vụ mở rộng cho SDK bằng ngôn ngữ của biến đổi mà bạn đang cố gắng sử dụng, nếu không có sẵn. Python cung cấp một số lớp để tự động bắt đầu các dịch vụ java mở rộng, chẳng hạn như và có thể được chuyển trực tiếp dưới dạng dịch vụ mở rộng tới
513. Đảm bảo rằng biến đổi bạn đang cố sử dụng có sẵn và có thể được sử dụng bởi dịch vụ mở rộngimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline hereĐối với Java, đảm bảo rằng trình xây dựng và công ty đăng ký cho biến đổi có sẵn trong đường dẫn lớp của dịch vụ mở rộng
Bao gồm
482 khi khởi tạo quy trình bán hàng của bạn. Tham khảo dịch vụ URN, tải trọng và mở rộng. Bạn có thể sử dụng một trong các lớp có sẵn để xây dựng tải trọng choimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
482import apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
52await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];For additional examples, see addprefix. py and javacount. py
After the job has been submitted to the Beam runner, shut down any manually started expansion services by terminating the expansion service process
Using the JavaExternalTransform class
Python has the ability to invoke Java-defined transforms via as if they were Python transforms. These are invoked as follows
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Python’s
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereAs with other external transforms, either a pre-started expansion service can be provided, or jar files that include the transform, its dependencies, and Beam’s expansion service in which case an expansion service will be auto-started
13. 2. 3. Using cross-language transforms in a Go pipeline
If a Go-specific wrapper for a cross-language is available, use that. Otherwise, you have to use the lower-level function to access the transform
Expansion Services
The Go SDK supports automatically starting Java expansion services if an expansion address is not provided, although this is slower than providing a persistent expansion service. Many wrapped Java transforms manage perform this automatically; if you wish to do this manually, use the
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereSử dụng trình bao bọc SDK
To use a cross-language transform through an SDK wrapper, import the package for the SDK wrapper and call it from your pipeline as shown in the example
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Using the CrossLanguage function
Khi không có trình bao bọc dành riêng cho SDK, bạn sẽ phải truy cập vào chuyển đổi ngôn ngữ chéo thông qua chức năng
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereĐảm bảo bạn có dịch vụ mở rộng phù hợp đang chạy. Xem phần dịch vụ mở rộng để biết chi tiết
Đảm bảo rằng biến đổi bạn đang cố sử dụng có sẵn và có thể được sử dụng bởi dịch vụ mở rộng. Tham khảo để biết chi tiết
Sử dụng chức năng
520 trong quy trình của bạn khi thích hợp. Tham khảo URN, tải trọng, địa chỉ dịch vụ mở rộng và xác định đầu vào và đầu ra. Bạn có thể sử dụng chức năng này như một công cụ trợ giúp để mã hóa tải trọng. Bạn có thể sử dụng các hàm và làm lối tắt cho các đầu vào/đầu ra đơn lẻ, không tên hoặc xác định bản đồ cho các đầu vào/đầu ra được đặt tênimport apache_beam as beam with beam.Pipeline[] as pipeline: pass # build your pipeline here
55await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] { // Use root to build a pipeline. }];Sau khi công việc đã được gửi tới trình chạy Beam, hãy tắt dịch vụ mở rộng bằng cách chấm dứt quy trình dịch vụ mở rộng
13. 2. 4. Sử dụng các biến đổi ngôn ngữ chéo trong một đường ống Bản mô tả
Việc sử dụng trình bao bọc Bản mô tả cho đường dẫn ngôn ngữ chéo cũng tương tự như sử dụng bất kỳ biến đổi nào khác, miễn là các phụ thuộc [e. g. một trình thông dịch Python gần đây hoặc Java JRE] có sẵn. Ví dụ: hầu hết các IO Bản mô tả chỉ đơn giản là các trình bao bọc xung quanh các biến đổi Beam từ các ngôn ngữ khác
Nếu trình bao bọc chưa có sẵn, người ta có thể sử dụng nó một cách rõ ràng bằng cách sử dụng apache_beam. biến đổi. bên ngoài. rawExternalTransform. lấy `urn` [chuỗi xác định biến đổi], `payload` [đối tượng nhị phân hoặc json tham số hóa biến đổi] và `expansionService` có thể là địa chỉ của dịch vụ bắt đầu trước hoặc trả về có thể gọi được
Ví dụ, người ta có thể viết
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Lưu ý rằng
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Coder cũng có thể được chỉ định trên đầu ra nếu nó không thể được suy ra, e. g
Ngoài ra, có một số tiện ích như pythonTransform giúp gọi các phép biến đổi từ các ngôn ngữ cụ thể dễ dàng hơn
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Chuyển đổi ngôn ngữ chéo cũng có thể được xác định theo dòng, có thể hữu ích để truy cập các tính năng hoặc thư viện không có sẵn trong SDK gọi
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
13. 3. Hỗ trợ người chạy
Hiện tại, các trình chạy di động như Flink, Spark và trình chạy trực tiếp có thể được sử dụng với các đường dẫn đa ngôn ngữ
Dataflow hỗ trợ các đường ống đa ngôn ngữ thông qua kiến trúc phụ trợ Dataflow Runner v2
13. 4 mẹo và khắc phục sự cố
Để biết thêm mẹo và thông tin khắc phục sự cố, hãy xem tại đây
14 Batched DoFns
Thích ứng cho- SDK Java
- SDK Python
- Truy cập SDK
- SDK TypeScript
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Batched DoFns cho phép người dùng tạo các thành phần mô-đun, có thể kết hợp hoạt động theo lô gồm nhiều thành phần logic. Các DoFn này có thể tận dụng các thư viện Python được vector hóa, như numpy, scipy và pandas, hoạt động trên các lô dữ liệu để đạt hiệu quả
14. 1 Khái niệm cơ bản
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Một Batched DoFn tầm thường có thể trông như thế này
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
DoFn này có thể được sử dụng trong đường ống Beam hoạt động trên các phần tử riêng lẻ. Beam sẽ hoàn toàn đệm các phần tử và tạo các mảng có nhiều mảng ở phía đầu vào và ở phía đầu ra, nó sẽ phân tách các mảng có nhiều mảng thành các phần tử riêng lẻ
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Lưu ý rằng chúng tôi sử dụng để đặt kiểu chữ khôn ngoan cho đầu ra của
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereTrong trường hợp trước, Beam sẽ ngầm tạo và phát nổ các lô ở ranh giới đầu vào và đầu ra. Tuy nhiên, nếu Batched DoFns với các loại tương đương được xâu chuỗi lại với nhau, việc tạo và phát nổ hàng loạt này sẽ bị loại bỏ. Các lô sẽ được chuyển thẳng qua. Điều này làm cho việc tổng hợp hiệu quả các biến đổi hoạt động theo lô trở nên đơn giản hơn nhiều
await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
14. Dự phòng 2 phần tử
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Đối với một số DoFns, bạn có thể cung cấp cả triển khai theo đợt và theo từng phần tử theo logic mong muốn của mình. Bạn có thể làm điều này bằng cách xác định cả
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
Khi thực hiện DoFn này, Beam sẽ chọn cách triển khai tốt nhất để sử dụng trong bối cảnh nhất định. Nói chung, nếu các đầu vào cho DoFn đã được theo đợt thì Beam sẽ sử dụng triển khai theo đợt;
Lưu ý rằng, trong trường hợp này, không cần xác định
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]14. 3 Sản xuất hàng loạt so với. tiêu thụ hàng loạt
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Theo quy ước, Beam giả định rằng phương pháp
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]await beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
14. 4 loại lô được hỗ trợ
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Chúng tôi đã sử dụng các loại numpy trong triển khai Batched DoFn trong hướng dẫn này –
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline herecục mịch
Gợi ý Kiểu phần tửGợi ý Kiểu hàng loạtCác kiểu số [// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline heregấu trúc
Loại phần tửgợi ýLoại hàng loạtgợi ýCác loại số [// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereimport apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereOther types?
Nếu có các loại lô khác mà bạn muốn sử dụng với Batched DoFns, vui lòng gửi vấn đề
14. 5 loại đầu vào và đầu ra hàng loạt động
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Đối với một số DoFns theo lô, có thể không đủ để khai báo các loại lô một cách tĩnh, với gợi ý đánh máy trên
// If beamx or Go flags are used, flags must be parsed first,
// before beam.Init[] is called.
flag.Parse[]import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline hereawait beam.createRunner[].run[function pipeline[root] {
// Use root to build a pipeline.
}];
14. 6 lô và ngữ nghĩa thời gian sự kiện
Batched DoFns hiện là một tính năng chỉ dành cho Python
Hiện tại, các lô phải có một bộ thông tin thời gian duy nhất [thời gian sự kiện, cửa sổ, v.v.] áp dụng cho mọi thành phần logic trong lô. Hiện tại không có cơ chế để tạo các lô kéo dài nhiều dấu thời gian. Tuy nhiên, có thể truy xuất thông tin thời gian này trong triển khai Batched DoFn. Thông tin này có thể được truy cập bằng cách sử dụng các thuộc tính
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline[] as pipeline:
pass # build your pipeline here