【发布时间】:2018-01-05 15:20:07
【问题描述】:
我有一个管道可以解析来自 AVRO 文件的记录。
我需要将传入的记录拆分为 500 个项目的块,以便调用同时接受多个输入的 API。
有没有办法用 Python SDK 做到这一点?
【问题讨论】:
标签: google-cloud-dataflow apache-beam apache-beam-io
我有一个管道可以解析来自 AVRO 文件的记录。
我需要将传入的记录拆分为 500 个项目的块,以便调用同时接受多个输入的 API。
有没有办法用 Python SDK 做到这一点?
【问题讨论】:
标签: google-cloud-dataflow apache-beam apache-beam-io
我假设您的意思是批处理用例。你有几个选择:
如果您的 PCollection 足够大,并且您对捆绑包的大小有一定的灵活性,则可以在以随机/循环顺序为您的元素分配键后使用 GroupByKey 转换。例如:
my_collection = p | ReadRecordsFromAvro()
element_bundles = (my_collection
# Choose a number of keys that works for you (I chose 50 here)
| 'AddKeys' >> beam.Map(lambda x: (randint(0, 50), x))
| 'MakeBundles' >> beam.GroupByKey()
| 'DropKeys' >> beam.Map(lambda (k, bundle): bundle)
| beam.ParDo(ProcessBundlesDoFn()))
ProcessBundlesDoFn 是这样的:
class ProcessBundlesDoFn(beam.DoFn):
def process(self, bundle):
while bundle.has_next():
# Fetch in batches of 500 until you're done
result = fetch_n_elements(bundle, 500)
yield result
如果您需要拥有正好 500 个元素的所有捆绑包,那么您可能需要:
'AddKeys' ParDo,以确定您需要的确切密钥数量。希望对您有所帮助。
【讨论】: