Apache Beam入门及Java SDK开发初体验
1 什么是Apache Beam
Apache Beam是一个开源的统一的大数据编程模型，它本身并不提供执行引擎，而是支持各种平台如GCP Dataflow、Spark、Flink等。通过Apache Beam来定义批处理或流处理，就可以放在各种执行引擎上运行了。
目前支持的SDK语言也很丰富，有Java、Python、Go等。
1.1 一些基础概念
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PCollection：可理解为数据包，数据处理就是在对各种PCollection进行转换和处理。
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PTransform：代表数据处理，用来定义数据是怎么被处理的，用来处理PCollection。
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Pipeline：流水线，是由PTransform和PCollection组成的集合，可以理解为它定义了数据处理从源到目标的整个过程。
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Runner：数据处理引擎。
一个最简单的Pipeline例子如下：
从数据库读数据为PCollection，经过转化成为另一个PCollection，然后写回到数据库中去。
可以有多个PTransform处理同一个PCollection：
一个PTransform也可以生成多个PCollection：
2 Java开发初体验
我们通过使用Java SDK来开发一个WordCount感受一下。
先引入必要的依赖，版本为2.32.0：
<dependency>
<groupId>org.apache.beam</groupId>
<artifactId>beam-sdks-java-core</artifactId>
<version>${beam.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.beam</groupId>
<artifactId>beam-runners-direct-java</artifactId>
<version>${beam.version}</version>
</dependency>
写Java主程序如下：
public class WordCountDirect {
public static void main(String[] args) {
PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
PCollection<String> lines = pipeline.apply("read from file",
TextIO.read().from("pkslow.txt"));
PCollection<List<String>> wordList = lines.apply(MapElements.via(new SimpleFunction<String, List<String>>() {
@Override
public List<String> apply(String input) {
List<String> result = new ArrayList<>();
char[] chars = input.toCharArray();
for (char c:chars) {
result.add(String.valueOf(c));
}
return result;
}
}));
PCollection<String> words = wordList.apply(Flatten.iterables());
PCollection<KV<String, Long>> wordCount = words.apply(Count.perElement());
wordCount.apply(MapElements.via(new SimpleFunction<KV<String, Long>, String>() {
@Override
public String apply(KV<String, Long> count) {
return String.format("%s : %s", count.getKey(), count.getValue());
}
})).apply(TextIO.write().to("word-count-result"));
pipeline.run().waitUntilFinish();
}
}
直接运行，默认是通过DirectRunner来执行的，即在本地即可执行，不用搭建。非常方便开发和测试Pipeline。
整个程序大概流程是：
从pkslow.txt文件里读取所有行，然后将每一行拆分为多个字符，计算每个字符出现的次数，输出到文件中word-count-result。
pkslow.txt文件内容如下：
执行后的结果文件如下所示：
3 总结
简单体验了一下，基于Beam的模型开发还是很简单，很好理解的。但它在各种平台上的执行效率如何，就还需要深挖了。
