Apache Beam 使用多个表时的写入次数

Question

我正在使用 Apache Beam 从 PubSub 读取消息并将它们写入 BigQuery。我要做的是根据输入中的信息写入多个表。为了减少写入量，我对来自 PubSub 的输入使用窗口化。

一个小例子：

messages
    .apply(new PubsubMessageToTableRow(options))
    .get(TRANSFORM_OUT)
    .apply(ParDo.of(new CreateKVFromRow())
    .apply(Window.into(FixedWindows.of(Duration.standardMinutes(10L))))
    // group by key
    .apply(GroupByKey.create())
    // Are these two rows what I want?
    .apply(Values.create())
    .apply(Flatten.iterables())
    .apply(BigQueryIO.writeTableRows()
          .withoutValidation()
          .withCreateDisposition(CreateDisposition.CREATE_NEVER)
          .withWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_APPEND)
          .withExtendedErrorInfo()
          .withFailedInsertRetryPolicy(InsertRetryPolicy.retryTransientErrors())
          .to((SerializableFunction<ValueInSingleWindow<TableRow>, TableDestination>) input -> {
                                        // Simplified for readability
                                        Integer destination = (Integer) input.getValue().get("key");
                                        return new TableDestination(
                                                new TableReference()
                                                        .setProjectId(options.getProjectID())
                                                        .setDatasetId(options.getDatasetID())
                                                        .setTableId(destination + "_Table"),
                                                "Table Destination");
                                    }));

我在文档中找不到任何内容，但我想知道每个窗口执行了多少次写入？如果这些是多个表，是否为窗口中所有元素的每个表写入一个？还是每个元素一次，因为每个表可能因每个元素而异？

Answer 1

由于您使用 PubSub 作为来源，您的作业似乎是流式作业。因此，默认的插入方法是STREAMING_INSERTS（参见docs）。我看不到使用这种方法减少写入的任何好处或理由，因为 billig 是基于数据的大小。顺便说一句，您的示例或多或少并没有真正有效地减少写入。

虽然它是一个流式作业，但由于一些版本也支持FILE_LOADS 方法。如果withMethod 设置为FILE_LOADS，您可以在BigQueryIO 上定义withTriggeringFrequency。此设置定义加载作业发生的频率。在这里，连接器为您处理所有事情，您无需按键或窗口数据进行分组。将为每个表启动一个加载作业。

由于您的数据在 BigQuery 中需要一些时间似乎完全没问题，因此我建议您使用 FILE_LOADS，因为与流式插入相比，加载是免费的。定义触发频率时请注意quotas。