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初探Apache Beam

时间:2018-05-09 14:43:43      阅读:585      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:移植   lin   入门   app   地方   读取   examples   BMI   dag   

 

   文章作者:luxianghao

   文章来源:http://www.cnblogs.com/luxianghao/p/9010748.html  转载请注明,谢谢合作。

   免责声明:文章内容仅代表个人观点,如有不当,欢迎指正。

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一 引言

2016年2月Google宣布将Beam(原名Google DataFlow)贡献给Apache基金会孵化,成为Apache的一个顶级开源项目。

Beam是一个统一的编程框架,支持批处理和流处理,并可以将用Beam编程模型构造出来的程序,在多个计算引擎(Apache ApexApache FlinkApache SparkGoogle Cloud Dataflow等)上运行。

大数据起源于Google 2003年发布的三篇论文GoogleFS、MapReduce、BigTable,史称三驾马车,可惜Google在发布论文后并没有公布其源码,但是Apache开源社区蓬勃发展,先后出现了Hadoop,Spark,Apache Flink等产品,而Google内部则使用着闭源的BigTable、Spanner、Millwheel,但他们殊途同归,这次Google没有发一篇论文后便销声匿迹,而是高调的开源了Beam,所谓“一流公司定标准”,开源的好处也是相当的多,如提高公司影响力,集思广益,共同维护等。

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二 Beam优势

1 统一

Beam提供统一的编程模型,编程指导可以参考官方的programming-guide ,通过quickstart-javawordcount-example入门。

2 可移植

编程人员coding的时候基本不需要关注将来代码会运行到Spark、Flink或者其他计算平台上,coding完成后再通过命令行选择计算平台。

3 可扩展

如在2 可移植中所写,已经展示了DirectRunner和SparkRunner,在Beam中,Runner,IO链接器,转换操作库,甚至SDK都是可以自己定制的,具有高度的扩展性。

4 支持批处理和流处理

不管将来编程人员用Beam写的程序是用于批处理还是流处理,用于有限的数据集还是无限的数据集,用Beam写的程序都可以不修改的执行。(Beam通过引入triggering,windows的概念来解决这个问题)

5 高度抽象

Beam用DAG(directed acyclic graph)进行了高度的抽象,编程人员不需要将其代码强制构造成Map-Shuffle-Reduce的形式,可以直接进行更高级别的操作,如counting, joining, projecting。

6 多语言支持

目前官方支持了Java和Python,后面会有更多语言的SDK开发出来

 

三 Beam构成

先来一个整体框架图

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1 Beam编程模型

Beam的编程模型是Google的工程师从MapReduceFlumeJava, 和Millwheel等多个大数据处理项目中抽象出来的,如果想详细了解可以参考相关的报考和论文,Streaming 101Streaming 102 和VLDB 2015 paper.。这个编程模型主要包括如下几个核心概念:

  1. PCollection:数据集,代表了将要被处理的数据集合,可以是有限的数据集,也可以是无限的数据流。
  2. PTransform:计算过程,代表了将输入数据集处理成输出数据集中间的计算过程,
  3. Pipeline:管道,代表了处理数据的执行任务,可视作一个有向无环图(DAG),PCollections是节点,Transforms是边。
  4. PipelineRunner:执行器,指定了Pipeline将要在哪里,怎样的运行。

其中PTransform还包括很多操作,如:

  • ParDo:通用的并行处理的PTranform, 相当于Map/Shuffle/Reduce-style 中的Map,可用于过滤 、类型转换 、抽取部分数据 、 对数据中的每一个元素做计算等
  • GroupByKey:用来聚合key/value对,相当于Map/Shuffle/Reduce-style中的Shuffle, 聚合那些拥有同一个key的value
  • CoGroupByKey:用来聚合多个集合,功能和GroupByKey类似
  • Combine:处理集合里的数据,如sum, min, and max(sdk预定义),也可以自建新类
  • Flatten:用来把多个数据集合并成一个数据集
  • Partition:用来把一个数据集分割成多个小数据集

此外还有一些核心概念,如:

  • Windowing:把PCollections数据集中元素通过时间戳分成多个子集
  • Watermark:标记了多久时间后的延迟数据直接抛弃
  • Triggers:用来决定什么时候发送每个window的聚合结果

Beam的编程模型可简单概括为

[Output PCollection] = [Input PCollection].apply([Transform])

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Google工程师还把做Beam编程时的场景抽象成四个问题,就是WWWH

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    即做什么计算,对应的抽象概念为PTransform

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    即在哪个时间范围内计算,对应的抽象概念为Window

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    即在何时输出计算结果,对应的抽象概念为Watermarks和Triggers

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    即怎么提取相关的数据,对应的抽象概念为Accumulation

 备注:此处的翻译是参考Streaming 102得来的,可能单纯按照字面翻译并不能达到预期的效果,如有不合适的地方欢迎指正。 

 

2 SDK

Beam支持用多种语言的SDK来构造Pipeline,当前已经支持Java和Python,相对而言,对Java的SDK支持会更好一些。

 

3 Runner

Beam支持将Pipeline运行在多个分布式后端,目前支持如下的PipelineRunners:

  • DirectRunner: 在本地执行Pipeline
  • ApexRunner:在Yarn集群(或者用embeded模式)上运行Pipeline
  • DataflowRunner:在Google Cloud Dataflow上运行Pipleine
  • FlinkRunner:在Flink集群上运行Pipeline
  • SparkRunner:在Spark集群上运行Pipeline
  • MRRunner:目前在Beam的github主分支上还没提供,不过有mr-runner分支,具体还可参考BEAM-165

 

四 例子

通过官方的wordcount的例子来实际体验下Beam,详细可参考quickstart-javawordcount-example

1 获取相关代码

mvn archetype:generate       -DarchetypeGroupId=org.apache.beam       -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples       -DarchetypeVersion=2.1.0       -DgroupId=org.example       -DartifactId=word-count-beam       -Dversion="0.1"       -Dpackage=org.apache.beam.examples       -DinteractiveMode=false

2 相关文件

$ cd word-count-beam/

$ ls
pom.xml    src

$ ls src/main/java/org/apache/beam/examples/
DebuggingWordCount.java    WindowedWordCount.java    common
MinimalWordCount.java    WordCount.java

 3 使用DrectRunner执行

mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--inputFile=pom.xml --output=counts" -Pdirect-runner -Xdebug 

4 提交到Spark

方式1

mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--runner=SparkRunner --inputFile=pom.xml --output=counts" -Pspark-runner  

方式2

spark-submit --class org.apache.beam.examples.WordCount --master local target/word-count-beam-bundled-0.1.jar --runner=SparkRunner --inputFile=pom.xml --output=counts

方式3

spark-submit --class org.apache.beam.examples.WordCount --master yarn --deploy-mode cluster word-count-beam-bundled-0.1.jar --runner=SparkRunner --inputFile=/home/yarn/software/java/LICENSE   --output=/tmp/counts 

SparkRunner详情参考这里,其中方式3读取HDFS文件的时候会有些问题,这个问题我们在这里会讲到,上面的例子里可以写物理机上实际存在的文件,这样可以保证相关程序正常运行。

 

五 参考资料

编程指南 https://beam.apache.org/documentation/programming-guide
例子 https://beam.apache.org/get-started/wordcount-example/
Javadoc https://beam.apache.org/documentation/sdks/javadoc/2.1.0/
streaming-101 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101
streaming-102 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102

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原文地址:https://www.cnblogs.com/luxianghao/p/9010748.html

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