你好，我是蔡元楠。
今天我要与你分享的主题是“如何设计创建好一个 Beam Pipeline”。
这一讲我们会用到第 7 讲中介绍过的四种常见设计模式——复制模式、过滤模式、分离模式和合并模式。这些设计模式就像是武功的基本套路一样，在实战中无处不在。今天，我们就一起来看看我们怎么用 Beam 的 Pipeline 来实现这些设计模式。
设计 Pipeline 的基本考虑因素
在设计 Pipeline 时，你需要注意 4 条基本的考虑因素。
1. 输入数据存储在哪里？
输入数据是存储在云存储文件系统，还是存储在一个关系型数据库里？有多大的数据量？这些都会影响你的 pipeline 设计是如何读入数据的。上一讲已经讲到过，Pipeline 的数据读入是使用 Read 这个特殊的 Transform。而数据读入往往是一个 Pipeline 的第一个数据操作。
2. 输入数据是什么格式？
输入数据是纯文本文件？还是读取自关系型数据库的行？还是结构化好的特殊数据结构？这些都会影响你对于 PCollection 的选择。比如，如果输入数据是自带 key/value 的结构，那你用 Beam 的 key/value 为元素的 PCollection 能更好的表示数据。
3. 这个 pipeline 你打算对数据进行哪些操作？
提前想好要做哪些数据操作，可以帮助你设计好 Transform。可能你也会使用一些 Beam 提供的 Transform 或者是你的团队共用的一些 Transform。
4. 输出数据需要是什么样的格式，需要存储到哪里？
和输入数据相同，对于输出数据，我们也要提前判断好业务的需求。看看需要的数据格式是什么样的，是要存储到本地文本文件？还是存储到另一个数据库？
比如，你在跑一个本地批处理作业，就会需要先存到本地看一看。如果你在生成环境有永久性数据库，或者你有结构化的数据，可能更想存储到你的数据库里。
复制模式的 Pipeline 设计
现在，我们就来看看在第 7 讲中提到的复制模式（Copier Pattern）的例子是怎么用 Beam 实现的。这里需要用到第 7 讲的 YouTube 视频平台的复制模式案例。这里就简单介绍一下，以便唤醒你的记忆。如果你完全忘记了，我建议你先去做个回顾。
如今的视频平台会提供不同分辨率的视频给不同网络带宽的用户。在 YouTube 视频平台中，将鼠标放在视频缩略图上时，它会自动播放一段已经生成好的动画缩略图。平台的自然语言理解（NLP）的数据处理模块可以分析视频数据，自动生成视频字幕。视频分析的数据处理模块也可以通过分析视频数据产生更好的内容推荐系统。这使用的就是复制模式。
要想在在 Beam 中采用复制模式，我们可以用一个 PCollection 来表示输入的 Video data set。将每一种视频处理编写成 Transform。最后，多重输出各自为一个 PCollection。整个过程就如同下图所示。
你可以从图片中看到，在这个工作流系统中，每个数据处理模块的输入都是相同的，而下面的 5 个数据处理模块都可以单独并且同步地运行处理。
复制模式通常是将单个数据处理模块中的数据完整地复制到两个或更多的数据处理模块中，然后再由不同的数据处理模块进行处理。当我们在处理大规模数据时，需要对同一个数据集采取多种不同的数据处理转换，我们就可以优先考虑采用复制模式。
比如下面的代码，我们用 5 个不同的 pipeline 来表示，它们的作用分别是生成高画质视频、生成低画质视频、生成 GIF 动画、生成视频字幕、分析视频。
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PCollection<Video> videoDataCollection = ...;
// 生成高画质视频
PCollection<Video> highResolutionVideoCollection = videoDataCollection.apply("highResolutionTransform", ParDo.of(new DoFn<Video, Video>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
c.output(generateHighResolution(c.element()));
}
}));
// 生成低画质视频
PCollection<Video> lowResolutionVideoCollection = videoDataCollection.apply("lowResolutionTransform", ParDo.of(new DoFn<Video, Video>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
c.output(generateLowResolution(c.element()));
}
}));
// 生成 GIF 动画
PCollection<Image> gifCollection = videoDataCollection.apply("gifTransform", ParDo.of(new DoFn<Video, Image>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
c.output(generateGIF(c.element()));
}
}));
// 生成视频字幕
PCollection<Caption> captionCollection = videoDataCollection.apply("captionTransform", ParDo.of(new DoFn<Video, Caption>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
c.output(generateCaption(c.element()));
}
}));
// 分析视频
PCollection<Report> videoAnalysisCollection = videoDataCollection.apply("videoAnalysisTransform", ParDo.of(new DoFn<Video, Report>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
c.output(analyzeVideo(c.element()));
}
}));
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过滤模式的 Pipeline 设计
过滤模式（Filter Pattern）也可以用 Beam 来实现。这里我们先简单回顾一下第 7 讲的例子。在商城会员系统中，系统根据用户的消费次数、消费金额、注册时间划分用户等级。假设现在商城有五星、金牌和钻石这三种会员。而系统现在打算通过邮件对钻石会员发出钻石会员活动的邀请。
在过滤模式中，一个数据处理模块会将输入的数据集过滤，留下符合条件的数据，然后传输到下一个数据处理模块进行单独处理。
在用 Beam 实现时，我们把输入的用户群组表达成一个 PCollection。输出的钻石会员用户群组也表示成一个 PCollection。那么中间的过滤步骤就能编写成一个 Transform。如下面代码所示，我们在一个 Beam Pipeline 里调用 isDiamondUser() 方法，从所有的用户中过滤出钻石会员。
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PCollection<User> userCollection = ...;
PCollection<User> diamondUserCollection = userCollection.apply("filterDiamondUserTransform", ParDo.of(new DoFn<User, User>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
if (isDiamondUser(c.element()) {
c.output(c.element());
}
}
}));
PCollection<User> notifiedUserCollection = userCollection.apply("notifyUserTransform", ParDo.of(new DoFn<User, User>(){
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
if (notifyUser(c.element()) {
c.output(c.element());
}
}
}));
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分离模式的 Pipeline 设计
分离模式（Splitter Pattern）与过滤模式不同，并不会丢弃里面的任何数据，而是将数据分组处理。还是以商城会员系统为例。系统打算通过邮件对不同会员发出与他们身份相应的活动邀请。需要通过分离模式将用户按照会员等级分组，然后发送相应的活动内容。
用 Beam 应该怎么实现呢？我们可以应用第 25 讲中讲到的 side input/output 技术。同样的还是把用户群组都定义成不同的 PCollection。最终的输出会是三个 PCollection。
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// 首先定义每一个 output 的 tag
final TupleTag<User> fiveStarMembershipTag = new TupleTag<User>(){};
final TupleTag<User> goldenMembershipTag = new TupleTag<User>(){};
final TupleTag<User> diamondMembershipTag = new TupleTag<User>(){};
PCollection<User> userCollection = ...;
PCollectionTuple mixedCollection =
userCollection.apply(ParDo
.of(new DoFn<User, User>() {
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
if (isFiveStartMember(c.element())) {
c.output(c.element());
} else if (isGoldenMember(c.element())) {
c.output(goldenMembershipTag, c.element());
} else if (isDiamondMember(c.element())) {
c.output(diamondMembershipTag, c.element());
}
}
})
.withOutputTags(fiveStarMembershipTag,
TupleTagList.of(goldenMembershipTag).and(diamondMembershipTag)));
// 分离出不同的用户群组
mixedCollection.get(fiveStarMembershipTag).apply(...);
mixedCollection.get(goldenMembershipTag).apply(...);
mixedCollection.get(diamondMembershipTag).apply(...);
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比如在上面的代码中，我们在 processElement() 方法中，根据过滤函数，分拆出五星会员，金牌会员和钻石会员。并且把不同的会员等级输出到不同的 side output tag 中。之后可以在返回的 PCollection 中用这个 side output tag 得到想要的输出。
合并模式的 Pipeline 设计
合并模式（Joiner Pattern）会将多个不同的数据集合成一个总数据集，一并进行处理。之前介绍的合并模式案例是用街头美团外卖电动车的数量来预测美团的股价。
数据接入这一处理模块里，我们的输入数据有自己团队在街道上拍摄到的美团外卖电动车图片和第三方公司提供的美团外卖电动车图片。我们需要先整合所有数据然后进行其它数据处理。
使用 Beam 合并多个 PCollection 时，需要用到 Beam 自带的 Flatten 这个 Transform 函数，它的作用是把来自多个 PCollection 类型一致的元素融合到一个 PCollection 中去。下面的代码用元素类型为 Image 的 PCollection 来表达输入数据和输出数据。
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PCollectionList<Image> collectionList = PCollectionList.of(internalImages).and(thirdPartyImages);
PCollection<Image> mergedCollectionWithFlatten = collectionList
.apply(Flatten.<Image>pCollections());
mergedCollectionWithFlatten.apply(...);
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例如，在上面的代码示例中，我们把 internalImages 和 thirdPartyImages 两个 PCollection 融合到一起。使用 apply(Flatten) 这样一个 Transform 实现多个 PCollection 的平展。
小结
今天我们一起学习了怎样在 Beam 中设计实现第 7 讲介绍的经典数据处理模式，分别是 4 种设计模式，分别是复制模式、过滤模式、分离模式和合并模式。
在实现这四种数据处理模式的过程中，我们学到了两种 Beam Transform 的两个重要技术，分别是分离模式中用到的 side output，和在合并模式中用到的 Flatten。正如前文所说，第 7 讲的经典数据处理模式就像是武功的基本套路，实战项目中可能 80% 都是这些基本套路的组合。有了这些小型的模块实现，对我们未来实现大型系统是有很大帮助的。
思考题
在你的项目中有没有这四种设计模式的影子呢？如果有的话你觉得可以怎样用 Beam Pipeline 实现呢？
欢迎你把答案写在留言区，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。
