随笔分类 - Beam（一个开源的统一的分布式数据处理编程库）
摘要：不多说，直接上干货！ http://blog.csdn.net/jianglushou9763/article/details/73332805 如果需要 APACHE BEAM2.0.0版本如何支持SPARK2.0.2 则 http://blog.csdn.net/lvyanwenwen/arti
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摘要：不多说，直接上干货！ 来自官网的： The WordCount examples demonstrate how to set up a processing pipeline that can read text, tokenize the text lines into individual w
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摘要：不多说，直接上干货！ Beam编程系列之Java SDK Quickstart（官网的推荐步骤）
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam Java SDK Quickstart This Quickstart will walk you through executing your first Beam pipeline to run WordCount, written using Be
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摘要：不多说，直接上干货！ 在 Beam 管道上运行引擎会根据你选择的分布式处理引擎，其中兼容的 API 转换你的 Beam 程序应用，让你的 Beam 应用程序可以有效的运行在指定的分布式处理引擎上。因而，当运行 Beam 程序的时候，你可以按照自己的需求选择一种分布式处理引擎。当前 Beam 支持的管
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摘要：不多说，直接上干货！ Beam SDK 提供了一个统一的编程模型，来处理任意规模的数据集，其中包括有限的数据集和无限的流数据。Apache Beam SDK 使用相同的类来表达有限和无限的数据，同样使用相同的转换方法对数据进行操作。Beam 提供了多种 SDK，你可以选择一种你熟悉的来建立数据处理管
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam的API设计 Apache Beam还在开发之中，后续对应的API设计可能会有所变化，不过从当前版本来看，基于对数据处理领域对象的抽象，API的设计风格大量使用泛型来定义，具有很高的抽象级别。下面我们分别对感兴趣的的设计来详细说明。 Source Sour
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam的基本概念 在使用Apache Beam构建数据处理程序，首先需要使用Beam SDK中的类创建一个Driver程序，在Driver程序中创建一个满足我们数据处理需求的Pipeline，Pipeline中包括输入（Inputs）、转换（Transforma
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam的目标 统一（UNIFIED） 基于单一的编程模型，能够实现批处理（Batch processing）、流处理（Streaming Processing），通常的做法是把待处理的数据集（Dataset）统一，一般会把有界（Bound）数据集作为无界（Unb
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam是一个开源的数据处理编程库，由Google贡献给Apache的项目，前不久刚刚成为Apache TLP项目。它提供了一个高级的、统一的编程模型，允许我们通过构建Pipeline的方式实现批量、流数据处理，并且构建好的Pipeline能够运行在底层不同的执行
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam中的函数式编程理念 Apache Beam的编程范式借鉴了函数式编程的概念，从工程和实现角度向命令式妥协。 编程的领域里有三大流派：函数式、命令式、逻辑式。 此处的函数不是编程语言中的函数，而是数学中的函数。现代计算的理论模型是图灵机，冯诺依曼体系是图灵机
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摘要：不多说，直接上干货！ Pipeline 数据处理流水线 Pipeline将Source PCollection ParDo、Sink组织在一起形成了一个完整的数据处理的过程。 Beam概念学习系列之PCollection数据集 Beam概念学习系列之PTransform数据处理
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摘要：不多说，直接上干货！ PTransform数据处理 PTransform对PCollection进行并行处理，每次处理1条，例如Filter过滤、Groupby分组、Combine统计、Join关联等等，还允许根据业务逻辑编写ParDo。Apache Beam借鉴了函数式编程的不可变性，PTrans
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摘要：不多说，直接上干货！ PCollection数据集 PCollection是Apache Beam中数据的不可变集合，可以是有限的数据集合也可以是无限的数据集合。 有限数据集，这种一般对应的是批处理，无限数据集数据持续不断的产生，只要系统不停止数据就持续产生下去，无法知道数据在什么时候结束，对应的是
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摘要：不多说，直接上干货！ Beam内置的Java数据源清单： Beam内置的Python数据源清单：
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam抽象模型 计算机最简单的抽象模型是输入+计算+输出。对于数据处理类的应用来说，将计算的部分展开，变成了 数据输入 + 数据集 + 数据处理 + 数据输出 = 数据处理流程。 图1 数据处理流程 在Apache Beam中对应如下： IO Source/Si
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摘要：不多说，直接上干货！ Apache Beam 有两大特点： 1、统一了数据批处理（batch）和流处理（stream）编程范式； 2、能在任何执行引擎上运行。 它不仅为模型设计、更为执行一系列数据导向的工作流提供了统一的模型。这些工作流包括数据处理、吸收和整合。
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摘要：不多说，直接上干货！ 以下是Apache Beam的官网 ： Apache Beam的前世今生 Apache Beam前身是Google Dataflow SDK，DataFlow是谷歌的提供大数据计算平台。在DataFlow之前，谷歌的批处理和流处理(流计算，实时处理)使用了不同系统，流处理有Mi
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