概述
在大數據的浪潮之下，技術的更新迭代十分頻繁。受技術開源的影響，大數據開發者提供了十分豐富的工具。但也因爲如此，增加了開發者選擇合適工具的難度。在大數據處理一些問題的時候，往往使用的技術是多樣化的。這完全取決於業務需求，比如進行批處理的MapReduce，實時流處理的Flink，以及SQL交互的Spark SQL等等。而把這些開源框架，工具，類庫，平臺整合到一起，所需要的工作量以及複雜度，可想而知。這也是大數據開發者比較頭疼的問題。而今天要分享的就是整合這些資源的一個解決方案，它就是 Apache Beam。
Beam是一個統一的編程框架，支持批處理和流處理，並可以將用Beam編程模型構造出來的程序，在多個計算引擎（Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow等）上運行。
Apache Beam 是什麼？
Apache Beam是大數據的編程模型，定義了數據處理的編程範式和接口，它並不涉及具體的執行引擎的實現，但是，基於Beam開發的數據處理程序可以執行在任意的分佈式計算引擎上，目前Dataflow、Spark、Flink、Apex提供了對批處理和流處理的支持，GearPump提供了流處理的支持，Storm的支持也在開發中。
綜上所述，Apache Beam的目標是：
- 提供統一批處理和流處理的編程範式
- 能運行在任何可執行的引擎之上
爲無限、亂序、互聯網級別的數據集處理提供簡單靈活、功能豐富以及表達能力十分強大的SDK。
那 Apache Beam到底能解決哪些問題，它的應用場景是什麼，下面我們可以通過一張圖來說明，如下圖所示：
通過上圖，我們可以很清晰的看到整個技術的發展流向；一部分是谷歌派系，另一部分則是Apache派系。在開發大數據應用時，我們有時候使用谷歌的框架，API，類庫，平臺等，而有時候我們則使用Apache的，比如：HBase，Flink，Spark等。而我們要整合這些資源則是一個比較頭疼的問題，Apache Beam 的問世，整合這些資源提供了很方便的解決方案。
Beam構成
下面，我們通過一張流程圖來看Beam的運行流程，如下圖所示：
通過上圖，我們可以清楚的知道，執行一個流程分以下步驟：
- End Users：選擇一種你熟悉的編程語言提交應用
- SDK Writers：該編程語言必須是 Beam 模型支持的
- Library Writers：轉換成Beam模型的格式
- Runner Writers：在分佈式環境下處理並支持Beam的數據處理管道
- IO Providers：在Beam的數據處理管道上運行所有的應用
- DSL Writers：創建一個高階的數據處理管道
Beam編程模型
Beam的編程模型是Google的工程師從MapReduce, FlumeJava, 和Millwheel等多個大數據處理項目中抽象出來的，如果想詳細瞭解可以參考相關的報考和論文，Streaming 101，Streaming 102 和VLDB 2015 paper.。這個編程模型主要包括如下幾個核心概念：
- PCollection：數據集，代表了將要被處理的數據集合，可以是有限的數據集，也可以是無限的數據流。
- PTransform：計算過程，代表了將輸入數據集處理成輸出數據集中間的計算過程，
- Pipeline：管道，代表了處理數據的執行任務，可視作一個有向無環圖（DAG），PCollections是節點，Transforms是邊。
- PipelineRunner：執行器，指定了Pipeline將要在哪裏，怎樣的運行。
其中PTransform還包括很多操作，如：
- ParDo：通用的並行處理的PTranform， 相當於Map/Shuffle/Reduce-style 中的Map，可用於過濾 、類型轉換 、抽取部分數據 、 對數據中的每一個元素做計算等
- GroupByKey：用來聚合key/value對，相當於Map/Shuffle/Reduce-style中的Shuffle, 聚合那些擁有同一個key的value
- CoGroupByKey：用來聚合多個集合，功能和GroupByKey類似
- Combine：處理集合裏的數據，如sum, min, and max(sdk預定義)，也可以自建新類
- Flatten：用來把多個數據集合併成一個數據集
- Partition：用來把一個數據集分割成多個小數據集
此外還有一些核心概念，如：
- Windowing：把PCollections數據集中元素通過時間戳分成多個子集
- Watermark：標記了多久時間後的延遲數據直接拋棄
- Triggers：用來決定什麼時候發送每個window的聚合結果
Beam的編程模型可簡單概括爲
[Output PCollection] = [Input PCollection].apply([Transform])
數據輸入+數據集+數據處理+數據輸出=數據處理流程。
核心問題
Apache Beam的核心圍繞着4個問題：
-
What 計算的結果是什麼？
Pipeline中的轉換來決定結果。例如計算總和，構建直方圖，訓練機器學習模型等等。它也是經典批處理回答的問題。對應的抽象概念爲PTransform。 -
Where 在事件時間中的哪個位置計算結果？
這個問題是通過在Pipeline中使用事件時間窗口來回答的。這包括從Streaming 101（固定，滑動和會話）窗口的常見示例，似乎沒有窗口概念的用例（例如，Streaming 101中描述的時間不可知處理;經典批處理也通常屬於此類別）和其他更復雜的窗口類型，如時間有限的拍賣。還要注意，它可以包括處理時間窗口，如果在記錄到達系統時將入口時間指定爲記錄的事件時間。對應的抽象概念爲Window。 -
When 在處理時間中的哪個時刻觸發計算結果？
通過使用Watermark和觸發器來回答的這個問題。這個主題有無窮的變化，但最常見的模式是在給定窗口的輸入完成時使用Watermak來描繪，觸發器允許提前計算結果（對於在窗口完成之前發出的推測性的、部分的結果）和延遲計算結果（Watermark只是預估窗口的數據全部到達,並不是100%確定，在Watermark聲明給定窗口的全部到達之後，也有可能會有隸屬於該窗口的數據到達）。對應的抽象概念爲Watermarks和Triggers。 -
How 如何修正結果？
這個問題由所使用的累積類型回答：丟棄（其中結果是相互獨立和不同的），累加（後來的結果建立在先前的結果上），累加和撤銷（當前的累加值和上次觸發的值撤銷一起發送）。對應的抽象概念爲Accumulation。
總結
Apache Beam 主要針對理想並行的數據處理任務，並通過把數據集拆分多個子數據集，讓每個子數據集能夠被單獨處理，從而實現整體數據集的並行化處理。當然，也可以用 Beam 來處理抽取，轉換和加載任務和數據集成任務（一個ETL過程）。進一步將數據從不同的存儲介質中或者數據源中讀取，轉換數據格式，最後加載到新的系統中。
End