Apache Beam WordCount编程实战及源码解读

不念不忘少年蓝@ 2022-10-02 03:50 185阅读 0赞

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概述：Apache Beam WordCount编程实战及源码解读,并通过intellij IDEA和terminal两种方式调试运行WordCount程序，Apache Beam对大数据的批处理和流处理，提供一套先进的统一的编程模型，并可以运行大数据处理引擎上。完整项目Github源码

负责公司大数据处理相关架构，但是具有多样性，极大的增加了开发成本，急需统一编程处理，Apache Beam，一处编程，处处运行，故将折腾成果分享出来。

1.Apache Beam编程实战–前言，Apache Beam的特点与关键概念。  
Apache Beam 于2017年1月10日成为Apache新的顶级项目。

1.1.Apache Beam 特点：  
统一：对于批处理和流媒体用例使用单个编程模型。  
方便：支持多个pipelines环境运行，包括：Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, 和 Google Cloud Dataflow。  
可扩展：编写和分享新的SDKs，IO连接器和transformation库   
部分翻译摘自官网：Apacher Beam 官网  
1.2.Apache Beam关键概念：  
1.2.1.Apache Beam SDKs  
主要是开发API，为批处理和流处理提供统一的编程模型。目前(2017)支持JAVA语言，而Python正在紧张开发中。

1.2.2. Apache Beam Pipeline Runners(Beam的执行器/执行者们)，支持Apache Apex，Apache Flink，Apache Spark，Google Cloud Dataflow多个大数据计算框架。可谓是一处Apache Beam编程，多计算框架运行。  
1.2.3. 他们的对如下的支持情况详见

2.Apache Beam编程实战–Apache Beam源码解读  
基于maven,intellij IDEA，pom.xm查看 完整项目Github源码 。直接通过IDEA的项目导入功能即可导入完整项目，等待MAVEN下载依赖包，然后按照如下解读步骤即可顺利运行。

2.1.源码解析-Apache Beam 数据流处理原理解析：  
关键步骤：

创建Pipeline  
将转换应用于Pipeline  
读取输入文件  
应用ParDo转换  
应用SDK提供的转换（例如：Count）  
写出输出  
运行Pipeline

2.2.源码解析，完整项目Github源码,附WordCount，pom.xml等  
/\*\*  
 \* MIT.  
 \* Author: wangxiaolei(王小雷).  
 \* Date:17-2-20.  
 \* Project:ApacheBeamWordCount.  
 \*/

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;  
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;  
import org.apache.beam.sdk.options.Default;  
import org.apache.beam.sdk.options.Description;  
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;  
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;  
import org.apache.beam.sdk.options.Validation.Required;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.Aggregator;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.Count;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.PTransform;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.SimpleFunction;  
import org.apache.beam.sdk.transforms.Sum;  
import org.apache.beam.sdk.values.KV;  
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

public class WordCount \{

/\*\*  
     \*1.a.通过Dofn编程Pipeline使得代码很简洁。b.对输入的文本做单词划分，输出。  
     \*/  
    static class ExtractWordsFn extends DoFn<String, String> \{  
        private final Aggregator<Long, Long> emptyLines =  
                createAggregator("emptyLines", Sum.ofLongs());

@ProcessElement  
        public void processElement(ProcessContext c) \{  
            if (c.element().trim().isEmpty()) \{  
                emptyLines.addValue(1L);  
            \}

// 将文本行划分为单词  
            String\[\] words = c.element().split("\[^a-zA-Z'\]+");  
            // 输出PCollection中的单词  
            for (String word : words) \{  
                if (!word.isEmpty()) \{  
                    c.output(word);  
                \}  
            \}  
        \}  
    \}

/\*\*  
     \*2.格式化输入的文本数据，将转换单词为并计数的打印字符串。  
     \*/  
    public static class FormatAsTextFn extends SimpleFunction<KV<String, Long>, String> \{  
        [@Override][Override]  
        public String apply(KV<String, Long> input) \{  
            return input.getKey() + ": " + input.getValue();  
        \}  
    \}  
    /\*\*  
     \*3.单词计数，PTransform(PCollection Transform)将PCollection的文本行转换成格式化的可计数单词。  
     \*/  
    public static class CountWords extends PTransform<PCollection<String>,  
            PCollection<KV<String, Long>>> \{  
        [@Override][Override]  
        public PCollection<KV<String, Long>> expand(PCollection<String> lines) \{

// 将文本行转换成单个单词  
            PCollection<String> words = lines.apply(  
                    ParDo.of(new ExtractWordsFn()));

// 计算每个单词次数  
            PCollection<KV<String, Long>> wordCounts =  
                    words.apply(Count.<String>perElement());

return wordCounts;  
        \}  
    \}

/\*\*  
     \*4.可以自定义一些选项（Options），比如文件输入输出路径  
     \*/  
    public interface WordCountOptions extends PipelineOptions \{

/\*\*  
         \* 文件输入选项，可以通过命令行传入路径参数，路径默认为gs://apache-beam-samples/shakespeare/kinglear.txt  
         \*/  
        @Description("Path of the file to read from")  
        @Default.String("gs://apache-beam-samples/shakespeare/kinglear.txt")  
        String getInputFile();  
        void setInputFile(String value);

/\*\*  
         \* 设置结果文件输出路径,在intellij IDEA的运行设置选项中或者在命令行中指定输出文件路径，如./pom.xml  
         \*/  
        @Description("Path of the file to write to")  
        @Required  
        String getOutput();  
        void setOutput(String value);  
    \}  
    /\*\*  
     \* 5.运行程序  
     \*/  
    public static void main(String\[\] args) \{  
        WordCountOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation()  
                .as(WordCountOptions.class);  
        Pipeline p = Pipeline.create(options);

p.apply("ReadLines", TextIO.Read.from(options.getInputFile()))  
                .apply(new CountWords())  
                .apply(MapElements.via(new FormatAsTextFn()))  
                .apply("WriteCounts", TextIO.Write.to(options.getOutput()));

p.run().waitUntilFinish();  
    \}  
\}  
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3.支持Spark，Flink，Apex等大数据数据框架来运行该WordCount程序。完整项目Github源码（推荐，注意pom.xml模块加载是否成功，在工具中开发大数据程序，利于调试，开发体验较好）  
3.1.intellij IDEA（社区版）中Spark大数据框架运行Pipeline计算程序  
Spark运行

设置VM options

\-DPspark-runner  
1  
设置Programe arguments

\--inputFile=pom.xml --output=counts  
1

3.2.intellij IDEA（社区版）中Apex，Flink等支持的大数据框架均可运行WordCount的Pipeline计算程序,完整项目Github源码  
Apex运行

设置VM options

\-DPapex-runner  
1  
设置Programe arguments

\--inputFile=pom.xml --output=counts  
1  
Flink运行等等

设置VM options

\-DPflink-runner  
1  
设置Programe arguments

\--inputFile=pom.xml --output=counts  
1  
4.终端运行（Terminal）（不推荐，第一次下载过程很慢，开发体验较差）  
4.1.以下命令是下载官方示例源码，第一次运行下载较慢，如果失败了就多运行几次，（推荐下载，完整项目Github源码）直接用上述解读在intellij IDEA中运行。  
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  
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4.2.打包并运行  
mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount      -Dexec.args="--runner=SparkRunner --inputFile=pom.xml --output=counts" -Pspark-runner  
1

4.3.成功运行结果  
4.3.1.显示运行成功

4.3.2.WordCount输出计算结果

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转载于:https://my.oschina.net/xiaominmin/blog/3056476

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220113/b4e4e7c2e4224b838699f34e2ba86d42.png
[Override]: https://my.oschina.net/u/1162528