【问题标题】:Apache Beam with DirectRunner (SUBPROCESS_SDK) uses only one worker, how do I force it to use all available workers?带有 DirectRunner 的 Apache Beam (SUBPROCESS_SDK) 仅使用一个工作人员,我如何强制它使用所有可用的工作人员?
【发布时间】:2024-04-22 11:00:02
【问题描述】:

以下代码:

def get_pipeline(workers):
    pipeline_options = PipelineOptions(['--direct_num_workers', str(workers)])
    return beam.Pipeline(options=pipeline_options,
                         runner=fn_api_runner.FnApiRunner(
                             default_environment=beam_runner_api_pb2.Environment(
                                 urn=python_urns.SUBPROCESS_SDK,
                                 payload=b'%s -m apache_beam.runners.worker.sdk_worker_main'
                                         % sys.executable.encode('ascii'))))

with get_pipeline(4) as pipeline:
  _ = (  
        pipeline
        | 'ReadTestData' >> beam.io.ReadFromParquet(input_files, columns=all_columns)
        | "write" >> beam.io.WriteToText("/tmp/txt2")
  )

只使用 4 个可用的 worker 中的一个,并且只生成一个大的输出文件(即使有很多输入文件)。

如何强制 Beam 管道并行工作,即如何强制每个输入文件由不同的工作人员单独处理?

【问题讨论】:

  • 我也有同样的问题。在查看 htop 和 Beam 日志时似乎只使用一个 CPU 内核。

标签: python apache-beam apache-beam-io direct-runner


【解决方案1】:

您使用的是哪个版本的光束?

我对梁 2.16.0 有同样的问题,但版本 2.17.0 似乎有预期的行为。

您可能想尝试使用此版本,同时保持您的代码不变。

【讨论】: