本文档旨在指导开发者在使用 Apache Beam DynamoDBIO SDK 从 DynamoDB 读取数据时，如何有效地过滤数据。我们将深入探讨 filterExpression 的使用方法，并解决可能出现的序列化问题，提供清晰的代码示例和实用建议，帮助您构建健壮的 Beam 管道。
使用 filterExpression 过滤 DynamoDB 数据
Apache Beam 提供了 DynamoDBIO 连接器，方便用户从 DynamoDB 读取数据。当需要读取特定记录时，可以使用 DynamoDB 的 filterExpression 功能。filterExpression 允许在扫描表时应用条件，从而只返回满足条件的记录。
以下代码展示了如何使用 filterExpression 来过滤 DynamoDB 数据：
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.aws2.dynamodb.DynamoDBIO;
import org.apache.beam.sdk.coders.ListCoder;
import org.apache.beam.sdk.coders.MapCoder;
import org.apache.beam.sdk.coders.StringUtf8Coder;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SerializableFunction;
import software.amazon.awssdk.services.dynamodb.model.AttributeValue;
import software.amazon.awssdk.services.dynamodb.model.ScanRequest;
import software.amazon.awssdk.services.dynamodb.model.ScanResponse;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Collections;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
public class DynamoDBReadExample {
public static void main(String[] args) {
PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().create();
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
Map expressionAttributeValues = new HashMap<>();
expressionAttributeValues.put(":message", AttributeValue.builder().s("Ping").build());
pipeline
.apply(DynamoDBIO.>>read()
.withClientConfiguration(DynamoDBConfig.CLIENT_CONFIGURATION)
.withScanRequestFn(input -> ScanRequest.builder().tableName("SiteProductCache").totalSegments(1)
.filterExpression("KafkaEventMessage = :message")
.expressionAttributeValues(expressionAttributeValues)
.projectionExpression("key, KafkaEventMessage")
.build())
.withScanResponseMapperFn(new ResponseMapper())
.withCoder(ListCoder.of(MapCoder.of(StringUtf8Coder.of(), AttributeValue.builder().build().coder())))
)
.apply(/* Your transformation here */);
pipeline.run().waitUntilFinish();
}
static final class ResponseMapper implements SerializableFunction>> {
@Override
public List> apply(ScanResponse input) {
if (input == null) {
return Collections.emptyList();
}
return input.items();
}
}
} 代码解释：
- expressionAttributeValues: 定义了一个 Map，用于存储表达式中使用的属性值。在这个例子中，:message 对应的值是 "Ping"。
-
ScanRequest.builder(): 创建一个 ScanRequest 对象，用于配置 DynamoDB 的扫描操作。
- tableName("SiteProductCache"): 指定要扫描的表名。
- totalSegments(1): 指定扫描的总分片数。
- filterExpression("KafkaEventMessage = :message"): 设置过滤表达式，只返回 KafkaEventMessage 等于 ":message" 的记录。
- expressionAttributeValues(expressionAttributeValues): 将定义的属性值映射传递给扫描请求。
- projectionExpression("key, KafkaEventMessage"): 指定要返回的属性，这里只返回 "key" 和 "KafkaEventMessage" 属性。
- ResponseMapper: 一个实现了 SerializableFunction 接口的类，用于将 ScanResponse 转换为 List
注意事项：
- 确保 DynamoDBConfig.CLIENT_CONFIGURATION 包含了正确的 DynamoDB 客户端配置信息。
- 根据实际情况调整 tableName、filterExpression、expressionAttributeValues 和 projectionExpression。
- Coder需要和实际返回数据类型匹配，否则会报序列化错误。
解决序列化问题
在使用 Apache Beam 时，需要特别注意序列化问题。如果在 Lambda 表达式中使用了外部变量，可能会导致 NotSerializableException 异常。
问题原因：
婚纱影楼小程序提供了一个连接用户与影楼的平台，相当于影楼在微信的官网。它能帮助影楼展示拍摄实力，记录访客数据，宣传优惠活动。使用频率高，方便传播，是影楼在微信端宣传营销的得力助手。功能特点：样片页是影楼展示优秀摄影样片提供给用户欣赏并且吸引客户的。套系页是影楼根据市场需求推出的不同套餐，用户可以按照自己的喜好预定套系。个人中心可以查看用户预约的拍摄计划，也可以获取到影楼的联系方式。
Lambda 表达式会捕获其所在作用域中的变量。如果这些变量没有实现 Serializable 接口，那么在 Beam 管道执行过程中，尝试序列化这些变量时就会抛出异常。
解决方法：
- 将 Lambda 表达式替换为静态内部类： 将 Lambda 表达式替换为一个静态内部类，并将需要的变量作为类的成员变量传递进去。
- 在 Lambda 表达式内部初始化变量： 尽量在 Lambda 表达式内部初始化变量，避免从外部传递非序列化对象。
示例：
如果 expressionAttributeValues 导致了序列化问题，可以尝试在 ScanRequestFn 内部初始化它：
.withScanRequestFn(input -> {
Map expressionAttributeValues = new HashMap<>();
expressionAttributeValues.put(":message", AttributeValue.builder().s("Ping").build());
return ScanRequest.builder().tableName("SiteProductCache").totalSegments(1)
.filterExpression("KafkaEventMessage = :message")
.expressionAttributeValues(expressionAttributeValues)
.projectionExpression("key, KafkaEventMessage")
.build();
}) 总结：
通过本文档，您应该能够掌握如何使用 Apache Beam DynamoDBIO SDK 读取特定记录，并解决可能出现的序列化问题。请记住，在编写 Beam 管道时，务必注意序列化问题，并采取相应的解决方法。
