python - 排序 apache 光束 wordcount_minimal 输出

Question

我正在处理 beams word count examples (在 python 中)。我能够在 DataflowRunner 上运行示例并接收输出。

输出文件目前看起来像:

itself: 16
grey: 1
senses: 4
repair: 1
me: 228

无论如何对 PCollection 进行排序，以便我的输出文件根据词频按降序排序？

在没有办法做到这一点的情况下，找到最常出现的单词的标准工作流程是什么？在beam将数据减少到字数之后，这是否会由一个单独的过程来处理？

Answer 1

在 Beam 中，PCollection 的元素是无序的。我将结果存储在数据库中并在那里执行排序。

不确定您的用例以及是否真的需要在 Beam 中进行排序，但一种解决方法是将所有行分组到一个虚构的键上，使用 GroupByKey，并对分组数据执行排序，如下所示:

word_count_list = [
    ('itself', 16),
    ('grey', 1),
    ('senses', 4),
    ('repair', 1),
    ('me', 228),
]

def addKey(row):
    return (1, row)

def sortGroupedData(row):
    (keyNumber, sortData) = row
    sortData.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sortData[0:3]

word_count = (p 
            | 'CreateWordCountColl' >> beam.Create(word_count_list)
            | 'AddKey' >> beam.Map(addKey)
            | 'GroupByKey' >> beam.GroupByKey()
            | 'SortGroupedData' >> beam.Map(sortGroupedData)
            | 'Write' >> WriteToText('./sorting_results')
            )

这将返回单行列表中的前 3 个。

[('me', 228), ('itself', 16), ('senses', 4)]

但是，请考虑您会放弃数据集的并行处理。