如何使用 Apache BEAM 在 BigQuery 中执行快速联接

Question

根据BEAM的programming guide，根据threadsjoin可以实现CoGropByKey或KeyedPCollectionTuple(coockbook)。

没有人谈论这类转换的性能。

我的流程应该非常简单：从 BQ 表 (TableRow) 批量输入行，并通过相同的键将它们与其他 BQ 表中的其他值连接（或“丰富”）。所以最终输出的类型也应该是TableRow。

我想了解将 BEAM 中的 2 个表与 BQ 表连接的最佳做法。

例如，我可以在 BQ 中创建一个视图并替换所有这些管道并执行更有效的连接操作，但我想在代码中处理所有逻辑

在处理 join 操作时，幕后发生了什么？

DirectRunner 是否会对第二个 BQ 表执行 n 次查询以加入所有管道批次（逐项）？还是 BEAM 足够聪明，可以聚合它并对所有批次执行 1 次查询？

Google DataflowRunner 的工作方式是否不同？

除了查看运行时间，我如何查看这个管道的性能？

Answer 1

TTBOMK 您不想在代码中编写完整的 SQL，例如 WHERE 子句。 Beam 或任何基于代码的 SQL 连接都将在 BQ 中保存的大量数据上失败。 因此，任何此类“丰富”都应该由底层数据处理解决方案真正完成，无论是 BQ 之上的 SQL 还是 RDD/DataFrames/等之上的 Spark。

请注意，它不太适合流式传输，更适合批处理流。 如果您想遵循纯流式传输方式，您应该根据您的域使用快速 DB，并避免使用 OLAP 风格（真正的柱状）DB。 BQ 每次查询都有很大的延迟。

告诉我们进展如何:)