全面解析Apache Beam

　　Apache Beam 主要针对理想并行的数据处理任务，并通过把数据集拆分多个子数据集，让每个子数据集能够被单独处理，从而实现整体数据集的并行化处理。今天小伙伴们一起随课课家来探讨一下Apache Beam吧！

     1.概述

　　在大数据的浪潮之下，技术的更新迭代十分频繁。受技术开源的影响，大数据开发者提供了十分丰富的工具。但也因为如此，增加了开发者选择合适工具的难度。在大数据处理一些问题的时候，往往使用的技术是多样化的。这完全取决于业务需求，比如进行批处理的MapReduce，实时流处理的Flink，以及SQL交互的Spark SQL等等。而把这些开源框架，工具，类库，平台整合到一起，所需要的工作量以及复杂度，可想而知。这也是大数据开发者比较头疼的问题。而今天要分享的就是整合这些资源的一个解决方案，它就是 Apache Beam。

　　2.内容

　　Apache Beam 最初叫 Apache Dataflow，由谷歌和其合作伙伴向Apache捐赠了大量的核心代码，并创立孵化了该项目。该项目的大部分大码来自于 Cloud Dataflow SDK，其特点有以下几点：

　　统一数据批处理(Batch)和流处理(Stream)编程的范式

　　能运行在任何可执行的引擎之上

　　那 Apache Beam到底能解决哪些问题，它的应用场景是什么，下面我们可以通过一张图来说明，如下图所示：

　　通过改图，我们可以很清晰的看到整个技术的发展流向;一部分是谷歌派系，另一部分则是Apache派系。在开发大数据应用时，我们有时候使用谷歌的框架，API，类库，平台等，而有时候我们则使用Apache的，比如：HBase，Flink，Spark等。而我们要整合这些资源则是一个比较头疼的问题，Apache Beam 的问世，整合这些资源提供了很方便的解决方案。

　　ApacheBeam的特点

　　统一了数据批处理（batch）和流处理（stream）编程范式，

　　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。[1]

　　ApacheBeam的解决方案

　　大数据处理领域的一大问题是：开发者经常要用到很多不同的技术、框架、API、开发语言和SDK。取决于需要完成的是什么任务，以及在什么情况下进行，开发者很可能会用MapReduce进行批处理，用ApacheSparkSQL进行交互请求（interactivequeries），用ApacheFlink实时流处理，还有可能用到基于云端的机器学习框架。

　　近两年开启的开源大潮，为大数据开发者提供了十分富余的工具。但这同时也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。这很可能拖慢、甚至阻碍开源工具的发展：把各种开源框架、工具、库、平台人工整合到一起所需工作之复杂，是大数据开发者常有的抱怨之一，也是他们支持专有大数据平台的首要原因。

　　2.1 Vision

　　下面，我们通过一张流程图来看Beam的运行流程，如下图所示：

 

　　通过上图，我们可以清楚的知道，执行一个流程分以下步骤：

　　End Users：选择一种你熟悉的编程语言提交应用

　　SDK Writers：该编程语言必须是 Beam 模型支持的

　　Library Writers：转换成Beam模型的格式

　　Runner Writers：在分布式环境下处理并支持Beam的数据处理管道

　　IO Providers：在Beam的数据处理管道上运行所有的应用

　　DSL Writers：创建一个高阶的数据处理管道

　　2.2 SDK

　　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，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道，如上述的 2.1 中的图，我们可以知道，目前 Beam 支持 java，Python 以及其他待开发的语言。

　　2.3 Pipeline Runners

　　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 支持的管道运行引擎有以下几种：

　　Apache Apex

　　Apache Flink

　　Apache Spark

　　Google Cloud Dataflow

　　3.示例

　　本示例通过使用 Java SDK 来完成，你可以尝试运行在不同的执行引擎上。

　　3.1 开发环境

　　下载安装 JDk 7 或更新的版本，检测 JAVA_HOME环境变量

　　下载 Maven 打包环境。

　　关于上述的安装步骤，并不是本篇博客的重点，这里笔者就不多赘述了，不明白的可以到官网翻阅文档进行安装。

　　3.2 下载示例代码

　　Apache Beam 的源代码在 Github 有托管，可以到 Github 下载对应的源码，下载地址：https://github.com/apache/beam

　　然后，将其中的示例代码进行打包，命令如下所示：

　　$ mvn archetype:generate \\ -DarchetypeRepository=https://repository.apache.org/content/groups/snapshots \\ -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \\ -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples \\ -DarchetypeVersion=LATEST \\ -DgroupId=org.example \\ -DartifactId=word-count-beam \\ -Dversion="0.1" \\ -Dpackage=org.apache.beam.examples \\ -DinteractiveMode=false

　　此时，命令会创建一个文件夹 word-count-beam，里面包含一个 pom.XML 和相关的代码文件。命令如下所示：

　　$ 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

　　3.3 运行 WordCount 示例代码

　　一个 Beam 程序可以运行在多个 Beam 的可执行引擎上，包括 ApexRunner，FlinkRunner，SparkRunner 或者 DataflowRunner。 另外还有 DirectRunner。不需要特殊的配置就可以在本地执行，方便测试使用。

　　下面，你可以按需选择你想执行程序的引擎：

　　对引擎进行相关配置

　　使用不同的命令：通过 –runner=参数指明引擎类型，默认是 DirectRunner;添加引擎相关的参数;指定输出文件和输出目录，当然这里需要保证文件目录是执行引擎可以访问到的，比如本地文件目录是不能被外部集群访问的。

　　运行示例程序

　　3.3.1 Direct

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

　　3.3.2 Apex

　　$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \\ -Dexec.args="--inputFile=pom.xml --output=counts --runner=ApexRunner" -Papex-runner

　　3.3.3 Flink-Local

　　$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \\ -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --inputFile=pom.xml --output=counts" -Pflink-runner

　　3.3.4 Flink-Cluster

　　$ mvn package exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \\ -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --flinkMaster= --filesToStage=target/word-count-beam-bundled-0.1.jar \\ --inputFile=/path/to/quickstart/pom.xml --output=/tmp/counts" -Pflink-runner

　　然后，你可以通过访问 http://:8081 来监测运行的应用程序。

　　3.3.5 Spark

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

　　3.3.6 Dataflow

　　$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \\ -Dexec.args="--runner=DataflowRunner --gcpTempLocation=gs:///tmp \\ --inputFile=gs://apache-beam-samples/shakespeare/* --output=gs:///counts" \\ -Pdataflow-runner

　　3.4 运行结果

　　当程序运行完成后，你可以看到有多个文件以 count 开头，个数取决于执行引擎的类型。当你查看文件的内容的时候，每个唯一的单词后面会显示其出现次数，但是前后顺序是不固定的，也是分布式引擎为了提高效率的一种常用方式。

　　3.4.1 Direct

　　$ ls counts* $ more counts* api: 9 bundled: 1 old: 4 Apache: 2 The: 1 limitations: 1 Foundation: 1 ...

　　3.4.2 Apex

　　$ cat counts* BEAM: 1 have: 1 simple: 1 skip: 4 PAssert: 1 ...

　　3.4.3 Flink-Local

　　$ ls counts* $ more counts* The: 1 api: 9 old: 4 Apache: 2 limitations: 1 bundled: 1 Foundation: 1 ...

　　3.4.4 Flink-Cluster

　　$ ls /tmp/counts* $ more /tmp/counts* The: 1 api: 9 old: 4 Apache: 2 limitations: 1 bundled: 1 Foundation: 1 ...

　　3.4.5 Spark

　　$ ls counts* $ more counts* beam: 27 SF: 1 fat: 1 job: 1 limitations: 1 require: 1 of: 11 profile: 10 ...

　　3.4.6 Dataflow

　　$ gsutil ls gs:///counts* $ gsutil cat gs:///counts* feature: 15 smother'st: 1 revelry: 1 bashfulness: 1 Bashful: 1 Below: 2 deserves: 32 barrenly: 1 ...

　　4.总结

　　Apache Beam 主要针对理想并行的数据处理任务，并通过把数据集拆分多个子数据集，让每个子数据集能够被单独处理，从而实现整体数据集的并行化处理。当然，也可以用 Beam 来处理抽取，转换和加载任务和数据集成任务(一个ETL过程)。进一步将数据从不同的存储介质中或者数据源中读取，转换数据格式，最后加载到新的系统中。

     结束语：这篇文章就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以到课课家上提问。如果你还想了解更多关于这方面的知识，随时可以登录课课家，我们一直在这里等你哟~