https://beam.apache.org/get-started/beam-overview/
https://beam.apache.org/get-started/quickstart-java/
Apache Beam Java SDK Quickstart
This Quickstart will walk you through executing your first Beam pipeline to run WordCount, written using Beam’s Java SDK, on a runner of your choice.
- Set up your Development Environment
- Get the WordCount Code
- Run WordCount
- Inspect the results
- Next Steps
我这里为了方便大家快速入手，翻译并整理为中文。
本博文通过使用 Java SDK 来完成，你可以尝试运行在不同的执行引擎上。
第一步：设置开发环境
- 下载并安装 Java Development Kit (JDK) 1.7 或更高版本。检查 JAVA_HOME 环境变量已经设置并指向你的 JDK 安装目录。
- 照着 Maven 的 安装指南 下载并安装适合你的操作系统的 Apache Maven 。
第二步：获取 示例的WordCount 代码
获得一份 WordCount 管线代码拷贝最简单的方法，就是使用下列指令来生成一个简单的、包含基于 Beam 最新版的 WordCount 示例和构建的 Maven 项目：
Apache Beam 的源代码在 Github 有托管，可以到 Github 下载对应的源码，下载地址：https://github.com/apache/beam
然后，将其中的示例代码进行打包，命令如下所示：（这是最新稳定版本）（所以一般用这个）
$ 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
这是官网推荐的
$ 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
那是因为，最新的Bean为2.1.0。
这将创建一个叫 word-count-beam 的目录，其中包含了一份简单的 pom.xml 文件和一套示例管线，用来计算某个文本文件中的各个单词的数量。
$ 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
关于这些示例中用到的 Beam 的概念的详细介绍，请阅读 WordCount Example Walkthrough 一文。这里我们只聚焦于如何执行 WordCount.java 上。
运行 WordCount 示例代码
一个 Beam 程序可以运行在多个 Beam 的可执行引擎上，包括 ApexRunner，FlinkRunner，SparkRunner 或者 DataflowRunner。 另外还有 DirectRunner。不需要特殊的配置就可以在本地执行，方便测试使用。
下面，你可以按需选择你想执行程序的引擎，即哪个runner后：
- 对引擎进行相关配置，确保你已经正确配置了该runner。
- 使用不同的命令：通过 --runner=<runner>参数指明引擎类型，默认是 DirectRunner；添加引擎相关的参数；指定输出文件和输出目录，当然这里需要保证文件目录是执行引擎可以访问到的，比如本地文件目录是不能被外部集群访问的。
- 运行示例程序，你的第一个WordCount 管线。
Direct
$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \ -Dexec.args="--inputFile=pom.xml --output=counts" -Pdirect-runner
Apex
$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \ -Dexec.args="--inputFile=pom.xml --output=counts --runner=ApexRunner" -Papex-runner
Flink-Local
$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \ -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --inputFile=pom.xml --output=counts" -Pflink-runner
Flink-Cluster
$ mvn package exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \ -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --flinkMaster=<flink master> --filesToStage=target/word-count-beam-bundled-0.1.jar \ --inputFile=/path/to/quickstart/pom.xml --output=/tmp/counts" -Pflink-runner You can monitor the running job by visiting the Flink dashboard at http://<flink master>:8081
然后，你可以通过访问 http://<flink master>:8081 来监测运行的应用程序。
Spark
$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \ -Dexec.args="--runner=SparkRunner --inputFile=pom.xml --output=counts" -Pspark-runner
Dataflow
$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \ -Dexec.args="--runner=DataflowRunner --project=<your-gcp-project> \ --gcpTempLocation=gs://<your-gcs-bucket>/tmp \ --inputFile=gs://apache-beam-samples/shakespeare/* --output=gs://<your-gcs-bucket>/counts" \ -Pdataflow-runner
运行结果
当程序运行完成后，你可以看到有多个文件以 count 开头，个数取决于执行引擎的类型。当你查看文件的内容的时候，每个唯一的单词后面会显示其出现次数，但是前后顺序是不固定的，也是分布式引擎为了提高效率的一种常用方式。
一旦管线完成运行，你可以查看结果。你会注意到有多个以 count 打头的输出文件。具体会有几个这样的文件是由 runner 决定的。这样能方便 runner 进行高效的分布式执行。
当你查看文件内容的时候，你会看到里面包含每个单词的出现数量。文件中的元素顺序可能会和这里看到的不同。因为 Beam 模型通常并不保障顺序，以便于 runner 优化效率。
Direct
$ ls counts* $ more counts* api: 9 bundled: 1 old: 4 Apache: 2 The: 1 limitations: 1 Foundation: 1 ...
Apex
$ cat counts* BEAM: 1 have: 1 simple: 1 skip: 4 PAssert: 1 ...
Flink-Local
$ ls counts* $ more counts* The: 1 api: 9 old: 4 Apache: 2 limitations: 1 bundled: 1 Foundation: 1 ...
Flink-Cluster
$ ls /tmp/counts* $ more /tmp/counts* The: 1 api: 9 old: 4 Apache: 2 limitations: 1 bundled: 1 Foundation: 1 ...
Spark
$ ls counts* $ more counts* beam: 27 SF: 1 fat: 1 job: 1 limitations: 1 require: 1 of: 11 profile: 10 ...
Dataflow
$ gsutil ls gs://<your-gcs-bucket>/counts* $ gsutil cat gs://<your-gcs-bucket>/counts* feature: 15 smother'st: 1 revelry: 1 bashfulness: 1 Bashful: 1 Below: 2 deserves: 32 barrenly: 1 ...
总结
Apache Beam 主要针对理想并行的数据处理任务，并通过把数据集拆分多个子数据集，让每个子数据集能够被单独处理，从而实现整体数据集的并行化处理。当然，也可以用 Beam 来处理抽取，转换和加载任务和数据集成任务（一个ETL过程）。进一步将数据从不同的存储介质中或者数据源中读取，转换数据格式，最后加载到新的系统中。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7610005.html，如需转载请自行联系原作者
