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通过 Java 来学习 Apache Beam

作者 | Fabio Hiroki 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 ‍在本文中，我们将介绍 Apache Beam，这是一个强大的批处理和流式处理开源项目，eBay 等大公司用它来集成流式处理管道...概    览 Apache Beam 是一种处理数据的编程模型，支持批处理和流式处理。 你可以使用它提供的 Java、Python 和 Go SDK 开发管道，然后选择运行管道的后端。...快速入门 一个基本的管道操作包括 3 个步骤：读取、处理和写入转换结果。这里的每一个步骤都是用 Beam 提供的 SDK 进行编程式定义的。 在本节中，我们将使用 Java SDK 创建管道。...时间窗口 Beam 的时间窗口 流式处理中一个常见的问题是将传入的数据按照一定的时间间隔进行分组，特别是在处理大量数据时。在这种情况下，分析每小时或每天的聚合数据比分析数据集的每个元素更有用。...总    结 Beam 是一个强大的经过实战检验的数据框架，支持批处理和流式处理。我们使用 Java SDK 进行了 Map、Reduce、Group 和时间窗口等操作。

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    Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink

    数据收集也使用MQ，用流式Storm解决这一业务需求问题。...Row：Beam SQL操作的元素类型。例如：PCollection。 在将SQL查询应用于PCollection 之前，集合中Row的数据格式必须要提前指定。...流处理应用程序通常在多个读取处理写入阶段处理其数据，每个阶段使用前一阶段的输出作为其输入。通过指定read_committed模式，我们可以在所有阶段完成一次处理。...接收器在初始化期间执行多个健全性检查以捕获常见错误，以便它不会最终使用似乎不是由同一作业写入的状态。...Apache Beam 内部数据处理流程图 Apache Beam 程序通过kafkaIO读取Kafka集群的数据，进行数据格式转换。数据统计后，通过KafkaIO写操作把消息写入Kafka集群。

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    Apache Beam 初探

    该技术提供了简单的编程模型，可用于批处理和流式数据的处理任务。她提供的数据流管理服务可控制数据处理作业的执行，数据处理作业可使用DataFlow SDK创建。...Apache Beam本身不是一个流式处理平台，而是一个统一的编程框架，它提供了开源的、统一的编程模型，帮助你创建自己的数据处理流水线，实现可以运行在任意执行引擎之上批处理和流式处理任务。...它的特点有： 统一的：对于批处理和流式处理，使用单一的编程模型； 可移植的：可以支持多种执行环境，包括Apache Apex、Apache Flink、Apache Spark和谷歌Cloud Dataflow...对于有限或无限的输入数据，Beam SDK都使用相同的类来表现，并且使用相同的转换操作进行处理。...参考文章 ： 2016美国QCon看法：在Beam上，我为什么说Google有统一流式计算的野心 Apache Beam是什么？

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    BigData | Beam的基本操作（PCollection）

    会使用批处理作业来处理；对于无界数据，就会用持续运行的流式作业来处理PCollection，而如果要对无界数据进行分组操作，会需要一个window来辅助完成统计，这个窗口工具十分常用。...03 不可变性 PCollection是不可变的，也就是说被创建了之后就无法被修改了（添加、删除、更改单个元素），如果要修改，Beam会通过Transform来生成新的Pipeline数据（作为新的PCollection...Beam要求Pipeline中的每个PCollection都要有Coder，大多数情况下Beam SDK会根据PCollection元素类型或者生成它的Transform来自动推断PCollection...apache_beam.coders.registry.register_coder(int, BigEndianIntegerCoder) ?.../78055152 一文读懂2017年1月刚开源的Apache Beam http://www.sohu.com/a/132380904_465944 Apache Beam 快速入门（Python 版

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    流式系统：第五章到第八章

    Apache Flink Apache Flink 还为流式管道提供了精确一次处理，但是它的方式与 Dataflow 或 Spark 不同。...在按键分组后，系统可以继续在该键内按窗口进行分组（使用分层复合键的子组件）。按窗口进行分组就是窗口合并发生的地方。...接下来是窗口合并和按窗口分组，正如我们之前描述的那样。最后，因为求和在 Beam 中是作为CombineFn实现的（本质上是一个增量聚合操作），所以有组合，即当单个元素到达时将它们相加。...与以前一样，我们使用 Apache Beam API 来具体地落实我们的讨论，但我们讨论的概念适用于今天存在的大多数系统。...使用 Apache Beam 进行转化归因 现在我们理解了我们要解决的基本问题，并且心中有一些重要的要求，让我们使用 Beam 的 State 和 Timers API 来构建一个基本的转化归因转换。

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    No，流式计算浪潮才刚刚开始！

    例如，一个团队可能会编写一个简单地过滤掉一些元素的 MapReduce，即，仅有 Map 阶段没有 Reduce 阶段的作业。...Storm 肯定不是业界使用最早的流式处理系统，但我认为这是整个行业真正广泛采用的第一个流式处理系统，因此我们在这里需要仔细研究一下。...当数据按顺序到达时，这个思路处理逻辑正常。但业务人员随后发现数据有时可能会延迟很大，从而导致数据无序进入流式处理系统。...Beam 我们今天谈到的最后一个系统是 Apache Beam（图 10-33）。...图 10-33 Apache Beam 的时间轴 具体而言，Beam 由许多组件组成： 一个统一的批量加流式编程模型，继承自 Google DataFlow 产品设计，以及我们在本书的大部分内容中讨论的细节

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    Apache Beam 架构原理及应用实践

    需要注意的是，Local 虽然是一个 runner 但是不能用于生产上，它是用于调试/开发使用的。 2. Apache Beam 的部署流程图 ?...流处理应用程序通常在多个读取处理写入阶段处理其数据，每个阶段使用前一阶段的输出作为其输入。通过指定 read_committed 模式，我们可以在所有阶段完成一次处理。...对于某些存储系统，CREATE EXTERNAL TABLE 在写入发生之前不会创建物理表。物理表存在后，您可以使用访问表 SELECT，JOIN 和 INSERT INTO 语句。...那我们看一下 Beam 有哪些大厂在使用。 知道他们使用 Beam ，咱们了解一下他们用 Beam 做了什么？...例如： 使用 Apache Beam 进行大规模流分析 使用 Apache Beam 运行定量分析 使用 Apache Beam 构建大数据管道 从迁移到 Apache Beam 进行地理数据可视化 使用

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    InfoWorld Bossie Awards公布

    如果你需要从事分布式计算、数据科学或者机器学习相关的工作，就使用 Apache Spark 吧。...开源实时数据处理系统 Pulsar：一套搞定 Kafka+Flink+DB Apache Beam 多年来，批处理和流式处理之间的差异正在慢慢缩小。...批次数据变得越来越小，变成了微批次数据，随着批次的大小接近于一，也就变成了流式数据。有很多不同的处理架构也正在尝试将这种转变映射成为一种编程范式。 Apache Beam 就是谷歌提出的解决方案。...AI 前线 Beam 技术专栏文章（持续更新ing）： Apache Beam 实战指南 | 基础入门 Apache Beam 实战指南 | 手把手教你玩转 KafkaIO 与 Flink Apache...InfluxDB InfluxDB 是没有外部依赖的开源时间序列数据库，旨在处理高负载的写入和查询，在记录指标、事件以及进行分析时非常有用。

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    InfoWorld最佳开源大数据工具奖，看看有哪些需要了解学习的新晋工具

    ——并且允许在DataFrame里基于时间列进行windowing从而取代了仅支持时间到达的流式处理方式。...这是Spark Streaming长时间的痛，特别是与竞争对手进行对比的时候，例如Apache Flink及Apache Beam。Spark 2.0治愈了这个伤口。...Beam ? Google的Beam ，一个Apache孵化器项目，给予我们一个在处理引擎改变时不再重写代码的机会。在Spark刚出现的时候都认为这也许是我们编程模型的未来，但如果不是呢？...我们是多么的喜欢编写一次到处运行的主意以致于不管失败了多少次（看着你呢，Scott McNealy，译者按，其曾为Sun首席执行官，这句话最早来自Java的宣传语），我们会买单的。...(译者按：Apache Kylin是唯一一个来自中国的Apache软件基金会顶级项目) Kafka ? Kafka绝对是分布式消息发布与订阅的行业标准了。什么时候能发布1.0？

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    BDCC - Lambda VS Kappa

    Kappa架构则只使用流处理来处理数据，将所有数据都视为实时数据进行处理。这样可以简化架构，并且可以实现更低的延迟和更高的吞吐量。...,用于实时数据处理 Samza:流式处理框架,基于Kafka和YARN,由LinkedIn开发 Beam:统一批流处理模型,实现无缝切换,由Apache开源 其他: YARN:资源调度平台,用于在Kappa...Streaming、Storm、Samza、Beam 等 消息队列:Kafka 资源调度:YARN 分布式存储:HDFS 协调服务:Zookeeper 这些框架和技术通过流式计算和消息队列实现了Kappa...其中,Flink和Spark Streaming作为新一代的流式计算框架,被广泛使用在Kappa架构中。Samza和Beam也具有流计算能力,但使用较少。...Storm作为老牌流计算框架,其使用也在逐渐减少。 Kafka作为消息队列,是整个Kappa架构中最为核心的技术,用于收集和传输实时数据流。

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    Flink 介绍

    转换操作符可以对单个数据元素或整个数据流进行操作，并且可以组合使用以构建复杂的处理逻辑。2.3 窗口（Window）窗口（Window）是用于对无限流进行有限范围的数据分割和处理的概念。...例如，如果要将数据写入到 Kafka 主题中，可以使用 FlinkKafkaProducer，如果要将数据写入到文件中，可以使用 TextOutputFormat。...以下是一些与 Flink 相关的其他项目和工具：Apache Beam：Apache Beam 是一个用于编写、管理和执行大规模数据处理流水线的统一编程模型。...Apache Kafka：Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流式应用程序。...应用场景Apache Flink 是一个强大的流式计算框架，适用于多种实时数据处理和分析场景。

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    Apache Beam研究

    Dataflow）完成，由各个计算引擎提供Runner供Apache Beam调用，而Apache Beam提供了Java、Python、Go语言三个SDK供开发者使用。...Apache Beam的编程模型 Apache Beam的编程模型的核心概念只有三个： Pipeline：包含了整个数据处理流程，分为输入数据，转换数据和输出数据三个步骤。...具体编程细节可以参考：Apache Beam Programming Guide 有一些点值得注意： PCollection本身是不可变，每一个PCollection的元素都具有相同的类型，PCollection...例如： [Output PCollection 1] = [Input PCollection] | [Transform 1] Apache Beam的执行 关于PCollection中的元素，Apache...Beam会决定如何进行序列化、通信以及持久化，对于Beam的runner而言，Beam整个框架会负责将元素序列化成下层计算引擎对应的数据结构，交换给计算引擎，再由计算引擎对元素进行处理。

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    企业级大数据技术体系

    而Canal可用于实时数据的增量导入 Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据，可近实时收集，经过滤，聚集后加载到HDFS等存储系统 Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用，它允许多个数据消费者订阅并获取感兴趣的数据...Impala/Presto：开源的MPP系统，允许用户使用标准的SQL处理存储在Hadoop中的数据。...Apache Beam/Cascading:基于各类计算框架而封装的高级API,方便构建复杂的流水线。...Apache Beam统一了批处理和流式处理两类计算框架，提供了更高级的API方便用户编写与具体计算引擎无关的逻辑代码；Cascading内置了查询计划优化器，能够自动优化用户实现的数据流。...采用了面向tuple的数据模型，如果你的数据可表示成类似与数据库行的格式，使用Cascading处理将变得很容易。

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