52、利用 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 进行大规模数据处理

利用 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 进行大规模数据处理

在数据处理领域，当面对大规模数据时，传统的处理方式往往显得力不从心。Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 为我们提供了强大的解决方案。下面将详细介绍如何使用它们来处理大规模数据。

1. 什么是 Apache Beam

Apache Beam 是一个统一的编程模型，可用于构建数据处理管道。它支持多种执行引擎，允许开发者编写一次代码，然后在不同的分布式处理框架上运行。通过管道（pipelines）、PCollections 和转换（transforms）这三个基本概念，我们可以构建出强大的数据处理流程。

下面通过一个具体的例子来深入了解 Apache Beam。假设我们有一些文本数据，想要统计以字母 “a” 开头的单词数量。如果数据量较小，我们可以编写一个简单的脚本进行处理，但当数据量达到几百 GB 甚至更多时，传统方法就会变得非常耗时。这时，我们可以使用 Apache Beam 定义一个管道来完成这个任务，它可以将工作分布到多台计算机上，提高处理效率。

以下是一个简单的 Apache Beam 管道示例代码：

import re
import apache_beam as beam

with beam.Pipeline() as pipeline:
    (pipeline
     | beam.io.ReadFromText(input_file)
     | 'Split' >> (beam.FlatMap(lambda x: re.findall(r'[A-Za-z\']+', x))
                   .with_output_types(unicode))
     | 'Filter' >> beam.Filter(lambda x: x.lower().startswith('a'))
     | 'Count' >> beam.combiners.Count.Globally()
     | beam.io.WriteToText(output_file)
     )

在这个代码中，我们首先创建了一个管道对象，然后从文本文件中读取数据。接着，使用 Split 转换将输入数据拆分成单词，使用 Filter 转换过滤掉不以 “a” 开头的单词，使用 Count 转换统计剩余单词的数量，最后将结果写入输出文件。

需要注意的是，上述代码中有一些变量（如 input_file 和 output_file ）未定义，不能直接运行。后续会给出完整的示例。

2. 什么是 Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow 是 Apache Beam 的一个完全托管的管道运行器。与其他运行器不同，使用 Cloud Dataflow 无需对底层资源进行初始设置。大多数其他系统需要先配置和管理机器，然后安装软件，最后才能提交管道进行执行。而 Cloud Dataflow 会自动处理这些工作，我们可以直接提交管道进行执行，无需额外的配置。

Cloud Dataflow 是 Google Cloud Platform 的一部分，它可以与其他 Google 云服务集成。例如，我们可以使用 Cloud Dataflow 执行管道，从 Cloud Storage 存储桶中读取数据，使用 Compute Engine 实例处理和转换数据，最后将输出写回到另一个 Cloud Storage 存储桶中。

3. 与 Cloud Dataflow 交互

在使用 Cloud Dataflow 之前，我们需要进行一些初始设置和配置。具体步骤如下：
1. 启用 Cloud Dataflow API ：
- 导航到 Cloud Console，在顶部的主搜索框中输入 “Dataflow API”。
- 搜索结果应该只有一个，点击它会进入一个带有 “Enable” 大按钮的页面。
- 点击该按钮，即可启用 API。
2. 安装 Apache Beam ：
使用 pip 安装 Apache Beam 并包含 Google Cloud Platform 扩展：
bash $ pip install apache-beam[gcp]
这些扩展允许我们的代码直接与 GCP 服务交互，无需额外编写代码。
3. 获取凭证 ：
使用 gcloud 命令行工具获取凭证，让代码能够访问 Cloud Dataflow 项目：
bash $ gcloud auth application-default login
运行该命令后，会出现一个链接，点击它并在浏览器中使用 Google 账户进行身份验证。之后，命令会在后台下载凭证，代码会自动发现这些凭证。
4. 创建 Cloud Storage 存储桶 ：
使用 gsutil 命令创建一个存储桶，用于存储输入、输出和临时数据：
bash $ gsutil mb -l us gs://your-bucket-id-here
这个命令会创建一个使用多区域复制且位于美国的存储桶。

4. 创建管道

接下来，我们要创建一个完整的管道，以统计输入文本中以字母 “a” 开头的单词数量。以下是完整的代码：

import argparse
import re
import apache_beam as beam
from apache_beam.options import pipeline_options

PROJECT_ID = '<your-project-id-here>'
BUCKET = 'dataflow-bucket'

def get_pipeline_options(pipeline_args):
    pipeline_args = ['--%s=%s' % (k, v) for (k, v) in {
        'project': PROJECT_ID,
        'job_name': 'dataflow-count',
      'staging_location': 'gs://%s/dataflow-staging' % BUCKET,
        'temp_location': 'gs://%s/dataflow-temp' % BUCKET,
    }.items()] + pipeline_args
    options = pipeline_options.PipelineOptions(pipeline_args)
    options.view_as(pipeline_options.SetupOptions).save_main_session = True
    return options

def main(argv=None):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--input', dest='input')
    parser.add_argument('--output', dest='output',
                        default='gs://%s/dataflow-count' % BUCKET)
    script_args, pipeline_args = parser.parse_known_args(argv)
    pipeline_opts = get_pipeline_options(pipeline_args)
    with beam.Pipeline(options=pipeline_opts) as pipeline:
        (pipeline
         | beam.io.ReadFromText(script_args.input)
         | 'Split' >> (beam.FlatMap(lambda x: re.findall(r'[A-Za-z\']+', x))
                       .with_output_types(unicode))
         | 'Filter' >> beam.Filter(lambda x: x.lower().startswith('a'))
         | 'Count' >> beam.combiners.Count.Globally()
         | beam.io.WriteToText(script_args.output)
         )

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个代码中，我们定义了一些参数，如项目 ID 和存储桶名称。 get_pipeline_options 函数用于将命令行参数与默认参数组合，并转换为 Apache Beam 特定的管道选项。 main 函数负责解析命令行参数，创建管道并执行数据处理流程。

5. 本地执行管道

我们可以使用 Apache Beam 的 DirectRunner 在本地测试管道。首先，创建一个包含少量单词的文本文件，手动统计以 “a” 开头的单词数量，然后运行管道进行验证：

$ echo "You can avoid reality, but you cannot avoid the consequences of avoiding reality." > input.txt
$ python counter.py --input="input.txt" --output="output-" --runner=DirectRunner

查看输出文件，确认统计结果是否正确：

$ ls output-*
output--00000-of-00001
$ cat output--00000-of-00001
3

为了测试管道在处理大量数据时的性能，我们可以使用 Python 脚本生成一个更大的文件：

$ python -c "print (raw_input() + '\n') * 10**5" < input.txt > input-10e5.txt
$ wc -l input-10e5.txt
100001 input-10e5.txt
$ du -h input-10e5.txt
7.9M input-10e5.txt

再次运行管道：

$ python counter.py --input=input-10e5.txt --output=output-10e5- --runner=DirectRunner
$ cat output-10e5-*
300000

可以看到，管道能够正确处理大量数据。不过，处理更大的数据量可能会需要较长时间，因为在单台机器上处理大量数据的效率有限。

以下是整个流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[创建输入文件] --> B[本地执行管道测试小数据量]
    B --> C[生成大数据量文件]
    C --> D[本地执行管道测试大数据量]

通过以上步骤，我们了解了如何使用 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 处理大规模数据。从定义管道到配置环境，再到本地测试，我们逐步掌握了使用这些工具的方法。在下一部分，我们将介绍如何使用 Cloud Dataflow 执行管道，进一步发挥其分布式处理的优势。

利用 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 进行大规模数据处理

6. 使用 Cloud Dataflow 执行管道

由于前面已经完成了所有的设置工作，使用 Cloud Dataflow 执行管道就变得非常简单，只需更改运行器并更新输入和输出文件即可。具体操作步骤如下：
1. 上传文件到 Cloud Storage 存储桶 ：
使用 gsutil 命令将本地文件上传到之前创建的存储桶中：
bash $ gsutil -m cp input-10e5.txt gs://dataflow-bucket/input-10e5.txt
这里的 -m 标志表示使用多个并发连接上传文件，以提高上传速度。
2. 使用 Cloud Dataflow 运行管道 ：
运行以下命令，指定输入文件、输出文件和运行器为 DataflowRunner ：
bash $ python counter.py \ --input=gs://dataflow-bucket/input-10e5.txt \ --output=gs://dataflow-bucket/output-10e5- \ --runner=DataflowRunner
按下回车键后，Cloud Dataflow 会接受作业并启动资源进行计算。此时，你会看到一些日志输出，显示作业已提交。

**注意**：如果遇到无法识别 `gs://` 路径的错误（例如 `ValueError: Unable to get the Filesystem for path gs://…`），请确保安装了 Apache Beam 的 GCP 扩展，通常可以通过运行 `pip install apache-beam[gcp]` 来解决。

3. 监控作业进度 ：
   提交作业后，进程会正常退出。要监控作业的进度和完成情况，可以导航到 Cloud Console 中的 Cloud Dataflow UI。在那里，你会看到新创建的作业列表，点击作业名称可以查看作业的详细信息，包括管道图和作业细节。

   管道图与之前的设计相似，这表明 Dataflow 正确理解了我们的管道意图。大多数工作会很快完成，你可能只能看到每个阶段从运行状态变为成功状态。作业完成大约需要几分钟时间，这主要是因为需要进行一些设置工作，如启动虚拟机、配置磁盘、升级和安装软件，以及作业完成后关闭资源。

   在作业详细信息页面的右侧，你可以看到作业的区域、开始时间、已用时间等信息，以及执行管道所涉及的资源详细信息。例如，一个作业可能使用了约 276 MB - 小时的内存和不到 0.07 vCPU - 小时的计算时间。

7. 处理更大的数据量

为了进一步测试 Cloud Dataflow 的性能，我们可以增加输入数据的量。以下是具体步骤：
1. 生成更大的文件 ：
使用 Python 脚本生成一个包含 1000 万行的文本文件：
bash $ python -c "print (raw_input() + '\n') * 10**7" < input.txt > input-10e7.txt
2. 上传文件到 Cloud Storage 存储桶 ：
bash $ gsutil -m cp input-10e7.txt gs://dataflow-bucket/input-10e7.txt
3. 运行管道 ：
bash $ python counter.py \ --input=gs://dataflow-bucket/input-10e7.txt \ --output=gs://dataflow-bucket/output-10e7- \ --runner=DataflowRunner

在 Cloud Console 中查看新作业的概述时，由于数据量较大，你可以看到作业在运行过程中的详细信息。每个阶段会显示正在处理的元素数量，并且可以看到数据在管道中流动的过程，每个阶段会同时处理数据块，而不是等待前一个阶段完全完成后再开始。

例如，在 `ReadFromText` 步骤中，数据会根据换行符被分割成可管理的块，然后传递给 `Split` 步骤进行单词拆分。整个过程就像一条装配线，每个阶段并行计算，提高了处理效率。

8. 总结

通过本文的介绍，我们学习了如何使用 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 进行大规模数据处理。以下是整个过程的关键步骤总结：

步骤	操作内容
1	了解 Apache Beam 的基本概念，包括管道、PCollections 和转换，并通过代码示例实现一个简单的数据处理管道
2	认识 Google Cloud Dataflow，它是一个完全托管的管道运行器，无需初始设置底层资源
3	进行与 Cloud Dataflow 交互的初始设置，包括启用 API、安装 Apache Beam 及扩展、获取凭证和创建 Cloud Storage 存储桶
4	创建一个完整的管道代码，用于统计输入文本中以字母 “a” 开头的单词数量
5	使用 DirectRunner 在本地测试管道，验证其在小数据量和大数据量下的正确性
6	使用 Cloud Dataflow 执行管道，上传文件到存储桶，指定输入输出文件和运行器
7	处理更大的数据量，测试 Cloud Dataflow 的性能和并行处理能力

以下是整个流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[学习 Apache Beam 概念] --> B[了解 Cloud Dataflow]
    B --> C[设置 Cloud Dataflow 环境]
    C --> D[创建管道代码]
    D --> E[本地测试管道]
    E --> F[使用 Cloud Dataflow 执行管道]
    F --> G[处理更大数据量]

通过这些步骤，我们可以充分利用 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 的优势，高效地处理大规模数据。无论是小型项目还是大型企业级应用，这些工具都能提供强大的支持。希望本文能帮助你更好地掌握这些技术，应对各种数据处理挑战。