BigData | Beam的基本操作（PCollection）

在一开始接触到PCollection的时候，也是一脸懵逼的，因为感觉这个概念有点抽象，除了PCollection，还有PValue、Transform等等，在学习完相关课程之后，也大致有些了解。

首先，PCollection的全称是 Parallel Collection（并行集合），顾名思义那就是可并行计算的数据集，与先前的RDD很相似（BigData |述说Apache Spark），它是一层数据抽象，用来表达数据的，为数据处理过程中的输入和输出单元，而且PCollection的创建完全取决于需求，此外，它有比较明显的4个特性（无序性、无界性、不可变性、Coders实现）。

01 无序性

PCollection是无序的，这和它的分布式本质相关，一旦PCollection被分配到不同的机器上执行，为了保证最大的处理输出，不同机器都是独立运行的，因此处理的顺序也就无从得知，因此PCollection并不像我们常用的列表、字典什么等等的有索引，比如list[1]、dict[1]等，

02 无界性

因为Beam设计的初衷就是为了统一批处理和流处理，所以也就决定了它是无界的，也就是代表无限大小的数据集。事实上PCollection是否有界限，取决于它是如何产生的：

• 有界：比如从一个文件、一个数据库里读取的数据，就会产生有界的PCollection
• 无界：比如从Pub/Sub或者Kafka中读取的数据，就会产生无界的PCollection

而数据的有无界，也会影响数据处理的方式，对于有界数据，Beam会使用批处理作业来处理；对于无界数据，就会用持续运行的流式作业来处理PCollection，而如果要对无界数据进行分组操作，会需要一个window来辅助完成统计，这个窗口工具十分常用。

03 不可变性

PCollection是不可变的，也就是说被创建了之后就无法被修改了（添加、删除、更改单个元素），如果要修改，Beam会通过Transform来生成新的Pipeline数据（作为新的PCollection），但不会改变输入的PCollection。

04 Coders实现

Coders是什么意思呢？我们可以理解为方法。Beam要求Pipeline中的每个PCollection都要有Coder，大多数情况下Beam SDK会根据PCollection元素类型或者生成它的Transform来自动推断PCollection的Coder，但有时候也需要开发者自己指定Coder或者开发自定义类型的coder。

为什么PCollection需要Coders呢？因为Coder会在数据处理过程中，告诉Beam如何把数据类型进行序列化和逆序列化，以方便在网络上传输。

apache_beam.coders.registry.register_coder(int, BigEndianIntegerCoder)

? References

• 百度百科
• 蔡元楠-《大规模数据处理实战》24 小节 —— 极客时间
• Apache Beam编程指南 https://blog.csdn.net/ffjl1985/article/details/78055152
• 一文读懂2017年1月刚开源的Apache Beam http://www.sohu.com/a/132380904_465944
• Apache Beam 快速入门（Python 版） https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/77970607