初探Apache Beam - luxianghao

时间：2024-01-22 18:34:37

初探Apache Beam

 

   文章作者：luxianghao

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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*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 Apex, Apache Flink, Apache Spark, Google 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。

 

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-java和wordcount-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

 

1 Beam编程模型

Beam的编程模型是Google的工程师从MapReduce, FlumeJava, 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 101，Streaming 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])

Google工程师还把做Beam编程时的场景抽象成四个问题，就是WWWH

  • 即做什么计算，对应的抽象概念为PTransform

  • 即在哪个时间范围内计算，对应的抽象概念为Window

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

  • 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-java和wordcount-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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