Apache Beam 是一个开源的、统一的模型,用于定义批处理和流处理的数据并行作业。Beam 的核心是 Pipeline
,它代表了一组数据处理步骤。数据流运行器(Runner)是执行这些 Pipeline
的具体实现。
Beam 的 Pipeline
可以分为两种类型:
beam.Pipeline
内部运行没有输入的函数在 Beam 中,Pipeline
需要有输入数据源才能执行。如果没有输入数据源,Pipeline
将无法启动。
如果你需要在 Pipeline
内部运行一个没有输入的函数,可以考虑以下几种方法:
Create
转换:创建一个包含单个元素的 PCollection
,然后应用你的函数。import apache_beam as beam
def my_function(element):
# 你的函数逻辑
return element
with beam.Pipeline() as p:
result = (
p
| 'Create' >> beam.Create(['dummy'])
| 'Apply Function' >> beam.Map(my_function)
)
ParDo
转换:直接在 Pipeline
中使用 ParDo
来应用你的函数。import apache_beam as beam
class MyDoFn(beam.DoFn):
def process(self, element):
# 你的函数逻辑
yield element
with beam.Pipeline() as p:
result = (
p
| 'Create' >> beam.Create(['dummy'])
| 'Apply Function' >> beam.ParDo(MyDoFn())
)
CombineGlobally
转换:如果你不需要输入数据,可以直接使用 CombineGlobally
来运行你的函数。import apache_beam as beam
def my_function(elements):
# 你的函数逻辑
return elements
with beam.Pipeline() as p:
result = (
p
| 'Create' >> beam.Create(['dummy'])
| 'Apply Function' >> beam.CombineGlobally(my_function)
)
通过以上方法,你可以在 beam.Pipeline
内部运行没有输入的函数。选择哪种方法取决于你的具体需求和函数的逻辑。
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