apache beam 在 go 中提供了处理大数据的统一框架，包括输入、转换和输出组件。核心组件包括：1. sources：输入数据；2. transforms：数据转换；3. sinks：输出数据。
使用 Apache Beam 在 Go 中处理大数据
Apache Beam 是一个用于处理大数据的统一框架，它提供了一个易于使用的 API，可以让你用 Go 语言方便高效地构建数据管道。
Beam 架构
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
Beam 管道的架构包括以下组件：
Go 编程模型
本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
0
在 Go 中使用 Beam，你可以使用带有 beam.InitScope 注释的方法定义管道。对于每个步骤，你还可以使用 p.Apply 函数来指定数据转换。
import (
"context"
"io"
"github.com/apache/beam/sdks/v2/go/pkg/beam"
)
func WordCount(ctx context.Context, r io.Reader, w io.Writer) error {
p := beam.NewPipeline()
s := p.Apply(beam.Read(beam.URIReader(r)))
counts := beam.ParDo(s, wordCountFn)
p.Apply(beam.Flatten(counts), beam.CombinePerKey(beam.SumInt64))
return p.Run(ctx)
}
func wordCountFn(ctx context.Context, line string) (string, int64) {
return line, 1
}在上面的示例中：
Read：从文件读取输入。ParDo：使用 wordCountFn 转换每行。CombinePerKey：对转换后的结果进行分组和求和。实战案例
以下是如何使用 Beam 在 Go 中处理大数据的示例：
优势
使用 Apache Beam 在 Go 中处理大数据的主要优势包括：
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
360
收藏
