从其他流处理和批处理框架迁移到Apache Beam:代码示例与注意事项

软件测试视界 2019-03-30 ⋅ 30 阅读

Apache Beam 是一个现代化的分布式数据处理框架,可以同时支持流处理和批处理任务。它提供了一个统一的编程模型,使得开发者可以使用相同的代码基于不同的处理引擎运行任务。如果你正在考虑从其他流处理或者批处理框架迁移到Apache Beam,这篇博客将为你介绍一些示例代码和注意事项。

示例代码

下面是一些从其他流处理和批处理框架迁移到Apache Beam 的示例代码:

1. 从Apache Flink迁移

// Apache Flink

DataStream<String> input = ...
DataStream<String> filtered = input.filter(new FilterFunction<String>() {
    @Override
    public boolean filter(String value) throws Exception {
        return value.startsWith("A");
    }
});

filtered.print();
// Apache Beam

PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

PCollection<String> input = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));
PCollection<String> filtered = input.apply(Filter.by(new FilterFn<String>() {
    @Override
    public boolean apply(String value) {
        return value.startsWith("A");
    }
}));

filtered.apply(TextIO.write().to("output.txt"));
pipeline.run().waitUntilFinish();

2. 从Apache Spark迁移

// Apache Spark

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Example")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate()

val input = spark.read.textFile("input.txt")
val filtered = input.filter(_.startsWith("A"))

filtered.show()
// Apache Beam

PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

PCollection<String> input = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));
PCollection<String> filtered = input.apply(Filter.by(new FilterFn<String>() {
    @Override
    public boolean apply(String value) {
        return value.startsWith("A");
    }
}));

filtered.apply(TextIO.write().to("output.txt"));
pipeline.run().waitUntilFinish();

3. 从Hadoop MapReduce迁移

// Hadoop MapReduce

public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            context.write(new Text(tokenizer.nextToken()), new IntWritable(1));
        }
    }
}

public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(MyMapper.class);
    job.setReducerClass(MyReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
// Apache Beam

PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

PCollection<String> input = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));
PCollection<KV<String, Integer>> mapped = input.apply(ParDo.of(new DoFn<String, KV<String, Integer>>() {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
        String line = c.element();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            String word = tokenizer.nextToken();
            c.output(KV.of(word, 1));
        }
    }
}));

PCollection<KV<String, Integer>> reduced = mapped.apply(GroupByKey.create());
PCollection<KV<String, Integer>> summed = reduced.apply(Combine.perKey(Sum.ofIntegers()));

summed.apply(ParDo.of(new DoFn<KV<String, Integer>, String>() {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
        String output = c.element().getKey() + ": " + c.element().getValue();
        c.output(output);
    }
}))
.apply(TextIO.write().to("output.txt"));
pipeline.run().waitUntilFinish();

注意事项

迁移到Apache Beam 需要注意以下事项:

1. 编程模型

Apache Beam 使用了一种称为“可扩展数据模型”的编程模型,可以将数据处理任务表示成一个有向无环图(DAG)。需要熟悉这种编程模型,并根据具体任务来设计数据处理流水线。

2. I/O 操作

Apache Beam 提供了丰富的 I/O 操作,支持各种文件格式和数据存储系统。在迁移过程中,需要根据原有的框架使用的数据源和数据输出方式,选择合适的 Apache Beam I/O 操作。

3. 窗口和触发器

Apache Beam 支持时间窗口和触发器机制,可以处理有序或无序的数据流。在迁移过程中,需要根据原有的框架使用的窗口和触发器设置,选择合适的 Apache Beam 窗口和触发器策略。

4. 并行度和容错性

Apache Beam 的分布式数据处理能力可以通过设置并行度来实现。在迁移过程中,需要考虑数据处理任务的并行度设置,以及容错性的配置。

5. 运行环境

Apache Beam 可以运行在多个不同的处理引擎上,如 Apache Flink、Apache Spark 和 Google Cloud Dataflow。在迁移过程中,需要选择合适的处理引擎,并配置运行环境。

结论

从其他流处理和批处理框架迁移到 Apache Beam 可以让开发者受益于统一的编程模型和丰富的功能组件。在迁移过程中,我们需要根据原有的框架的特性和功能,选择合适的 Apache Beam 组件和配置,以便顺利迁移和运行我们的数据处理任务。

希望本篇博客中的示例代码和注意事项对你在迁移过程中有所帮助。如果你对 Apache Beam 和数据处理有兴趣,可以参考官方文档和更多的示例代码来进一步学习和实践。


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