Apache Beam Python 2.7 SDK

镜像概述和主要用途

Apache Beam是一个统一的批处理和流处理数据并行处理管道模型，提供特定语言的SDK用于构建管道，并支持在多种分布式处理后端（如Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow、Hazelcast Jet等）执行。本镜像为Apache Beam Python 2.7 SDK，旨在为开发者提供便捷的Python环境，用于编写、测试和运行基于Beam模型的数据处理管道。

核心功能和特性

统一数据处理模型

• 源自Google内部数据处理项目（MapReduce、FlumeJava、Millwheel），提供一致的编程模型，同时支持批处理（有界数据）和流处理（无界数据）场景。

核心概念

• PCollection：表示数据集合，可包含有界或无界数据。
• PTransform：表示数据转换操作，将输入PCollection转换为输出PCollection。
• Pipeline：管理PTransform和PCollection构成的有向无环图，准备执行。
• PipelineRunner：指定管道的执行位置和方式。

多运行器支持

可在多种分布式后端执行管道，包括：

• DirectRunner：本地机器运行，适合开发和测试。
• DataflowRunner：提交到Google Cloud Dataflow服务。
• FlinkRunner：在Apache Flink集群上运行。
• SparkRunner：在Apache Spark集群上运行。
• JetRunner：在Hazelcast Jet集群上运行。

Python 2.7语言支持

提供Python 2.7 SDK，支持使用Python编写数据处理逻辑，适配Python开发者生态。

使用场景和适用范围

终端用户（End Users）

• 适用场景：使用现有Python 2.7 SDK编写数据处理管道，在现有运行器上执行。
• 核心需求：专注于应用逻辑开发，无需关注底层执行细节，期望管道在不同后端无缝运行。

SDK开发者（SDK Writers）

• 适用场景：基于Beam模型开发特定语言或领域的SDK（如扩展Python SDK功能）。
• 核心需求：屏蔽多种运行器实现细节，专注于语言特性和API设计。

运行器开发者（Runner Writers）

• 适用场景：为分布式处理环境开发支持Beam模型的执行器，使其能运行Beam管道。
• 核心需求：屏蔽多种SDK细节，专注于执行环境的性能和兼容性。

详细使用方法和配置说明

快速入门

通过Python 2.7 SDK构建和运行首个数据处理管道，可参考***Python快速入门文档：
Apache Beam Python快速入门

基本使用流程

1. 编写管道代码：使用Python 2.7编写基于Beam SDK的管道逻辑，定义PCollection和PTransform。
2. 配置运行器：通过代码或命令行参数指定运行器（如DirectRunner、DataflowRunner等）及相关参数（如集群地址、凭据信息）。
3. 执行管道：在Python 2.7环境中运行管道脚本，或提交至指定分布式后端执行。

运行器配置示例

本地运行（DirectRunner）

python
# Python管道示例代码片段
import apache_beam as beam

with beam.Pipeline(runner='DirectRunner') as pipeline:
    (pipeline
     | 'Read input' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')
     | 'Process data' >> beam.Map(lambda x: x.upper())
     | 'Write output' >> beam.io.WriteToText('output.txt'))

提交至Google Cloud Dataflow（DataflowRunner）

需配置GCP凭据及项目信息，执行命令示例：

bash
python your_pipeline.py \
  --runner=DataflowRunner \
  --project=your-gcp-project \
  --region=us-central1 \
  --temp_location=gs://your-bucket/temp \
  --staging_location=gs://your-bucket/staging

依赖管理

Python 2.7 SDK依赖需通过requirements.txt或setup.py管理，确保管道执行环境中安装必要依赖。

联系与支持

• 用户邮件列表：订阅 *** 或发送邮件至 ***
• 开发者邮件列表：订阅 *** 或发送邮件至 ***
• ** issue跟踪**：通过 Apache Beam JIRA 报告问题或提出功能需求

更多信息

• Apache Beam***网站
• Beam模型概述
• Python SDK文档