如何跳过Apache Beam big查询api中的无效行和忽略UnknowValues

Apache Beam是一个用于分布式数据处理的开源框架，它提供了一种统一的编程模型，可以在不同的批处理和流处理引擎上运行。在Apache Beam中，可以使用BigQuery API来查询和处理大规模数据集。

要跳过Apache Beam BigQuery API中的无效行和忽略UnknownValues，可以使用Beam的过滤器（Filter）功能和BigQueryIO.Read操作。

首先，使用过滤器功能来跳过无效行。过滤器可以根据特定的条件过滤数据集中的行。在Apache Beam中，可以使用ParDo函数来实现过滤器功能。以下是一个示例代码：

PCollection<TableRow> input = ...; // 输入数据集

PCollection<TableRow> filteredRows = input.apply(ParDo.of(new DoFn<TableRow, TableRow>() {
  @ProcessElement
  public void processElement(ProcessContext c) {
    TableRow row = c.element();
    // 根据条件判断是否为无效行
    if (isValidRow(row)) {
      c.output(row); // 输出有效行
    }
  }

  private boolean isValidRow(TableRow row) {
    // 判断行是否为无效行的逻辑
    // 返回true表示有效行，返回false表示无效行
  }
}));

在上述代码中，通过定义一个DoFn函数并在其中实现processElement方法来过滤无效行。在processElement方法中，可以根据自定义的条件判断行是否为无效行，如果是有效行，则通过ProcessContext的output方法输出。

接下来，使用BigQueryIO.Read操作来忽略UnknownValues。BigQueryIO.Read操作可以从BigQuery中读取数据集，并将其转换为PCollection。在读取数据时，可以通过设置withFormatFunction方法来指定如何处理UnknownValues。以下是一个示例代码：

PCollection<TableRow> rows = pipeline.apply(BigQueryIO.readTableRows()
    .from("project:dataset.table")
    .withFormatFunction(row -> {
      // 处理UnknownValues的逻辑
      // 返回处理后的TableRow对象
    }));

在上述代码中，通过调用withFormatFunction方法并传入一个函数来处理UnknownValues。在函数中，可以根据需要对UnknownValues进行处理，并返回处理后的TableRow对象。

综上所述，通过使用Apache Beam的过滤器功能和BigQueryIO.Read操作，可以跳过Apache Beam BigQuery API中的无效行和忽略UnknownValues。这样可以确保在数据处理过程中只处理有效的数据行，并且可以对UnknownValues进行适当的处理。