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由于文档仅适用于 JAVA,我无法真正理解它的含义。
它指出 - “虽然 ParDo 总是产生一个主输出 PCollection(作为 apply 的返回值),你也可以让你的 ParDo 产生任意数量的额外输出 PCollection。如果你选择有多个输出,你的 ParDo 将返回所有输出 PCollections(包括主输出)捆绑在一起。例如,在 Java 中,输出 PCollections 捆绑在类型安全的 PCollectionTuple 中。”
我明白捆绑在一起意味着什么,但是如果我在我的 DoFn 中生成一个标签,它是否会在所有其他输出为空的情况下生成一个捆绑包,并在代码中遇到其他输出时生成其他输出?或者它等待所有 yield 准备好输入和输出它们一起打包?
文档中没有很清楚它。虽然我认为它不会等待,只是在遇到时产生,但我仍然需要了解发生了什么。
最佳答案
回答这个问题的最好方法是举个例子。这个例子是 available in Beam .
假设您要运行一个字数统计管道(例如,计算每个单词在文档中出现的次数)。为此,您需要将文件中的行拆分为单独的单词。考虑到您还想单独计算字长。您的拆分变换将如下所示:
with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:
lines = p | ReadFromText(known_args.input) # Read in the file
# with_outputs allows accessing the explicitly tagged outputs of a DoFn.
split_lines_result = (lines
| beam.ParDo(SplitLinesToWordsFn()).with_outputs(
SplitLinesToWordsFn.OUTPUT_TAG_CHARACTER_COUNT,
main='words'))
short_words = split_lines_result['words']
character_count = split_lines_result[
SplitLinesToWordsFn.OUTPUT_TAG_CHARACTER_COUNT]
PCollection
,具有正确的元素。
DoFn
将负责拆分其输出,并通过标记元素来实现。看:
class SplitLinesToWordsFn(beam.DoFn):
OUTPUT_TAG_CHARACTER_COUNT = 'tag_character_count'
def process(self, element):
# yield a count (integer) to the OUTPUT_TAG_CHARACTER_COUNT tagged
# collection.
yield pvalue.TaggedOutput(
self.OUTPUT_TAG_CHARACTER_COUNT, len(element))
words = re.findall(r'[A-Za-z\']+', element)
for word in words:
# yield word to add it to the main collection.
yield word
关于google-cloud-dataflow - ParDo 中的侧输出 | Apache Beam Python SDK,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52338640/
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