Apache Beam WordCount编程实战及源码解读

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
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
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();
}
}

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

设置Programe arguments

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

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

设置Programe arguments

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

Flink运行等等

设置VM options

-DPflink-runner

设置Programe arguments

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

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

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

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