Was sind die Best Practices für die Verwendung von Apache Beam im Data Engineering?

1 Entwerfen Sie Ihre Pipeline

Apache Beam ermöglicht es Ihnen, Datenpipelines auf deklarative Weise zu schreiben, indem Sie einen gemeinsamen Satz von Abstraktionen und Transformationen verwenden, sodass sie auf jedem unterstützten Runner ausgeführt werden können, ohne den Code zu ändern. Damit dies jedoch ordnungsgemäß funktioniert, muss die Pipeline sorgfältig und unter Berücksichtigung bestimmter Prinzipien und Muster entworfen werden. Dazu gehört die Verwendung des Beam-Datenmodells, das aus PCollections mit Zeitstempeln und Fenstern sowie aus Beam-Transformationen wie ParDo, GroupByKey oder Combine besteht. Darüber hinaus sind Beam-Schemata erforderlich, um die automatische Serialisierung, Validierung und Konvertierung Ihrer Daten zu ermöglichen. Schließlich handelt es sich bei Beam-Optionen um Parameter, die zur Laufzeit an Ihre Pipeline übergeben werden können, um ihr Verhalten und ihre Einstellungen zu konfigurieren.

2 Testen und Debuggen des Codes

Apache Beam bietet eine Reihe von Tools und Bibliotheken, mit denen Sie Ihren Datenpipeline-Code testen und debuggen können, was für die Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Datenanwendungen unerlässlich ist. Der DirectRunner ist ein lokaler Runner, der Ihre Pipeline auf Ihrem Computer ohne externe Abhängigkeiten ausführt. Es kann verwendet werden, um Ihre Pipelinelogik schnell zu testen und zu debuggen, indem Sie kleine oder Beispieldatasets verwenden und die Ergebnisse in der Konsole oder IDE überprüfen. Die TestPipeline ist eine spezielle Unterklasse der Pipeline-Klasse, mit der Sie Komponententests für den Pipelinecode schreiben können, indem Sie ein Testframework wie JUnit oder pytest verwenden. Es kann verwendet werden, um das Verhalten und die Ausgabe Ihrer Transformationen mithilfe von simulierten oder gefälschten Datenquellen und -senken zu überprüfen und die erwarteten Ergebnisse zu bestätigen. Darüber hinaus ist der Beam SDK Interactive Runner ein experimenteller Runner, der eine interaktive und explorative Datenanalyse mit Apache Beam ermöglicht. Es kann verwendet werden, um Ihre Pipeline in einer Notebook-Umgebung wie Jupyter oder Colab auszuführen und mit PCollections mithilfe von Visualisierungs- und Inspektionstools wie Pandas oder Plotly zu interagieren.

3 Optimieren Sie Ihre Leistung

Data Engineering kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn eine Datenpipeline auf einer verteilten oder cloudbasierten Ausführungs-Engine ausgeführt wird. Die Optimierung Ihrer Leistung kann dazu beitragen, die Kosten und den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung zu senken sowie die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Datenanwendungen zu verbessern. Um die Leistung zu optimieren, können Sie Beam-Metriken verwenden, um Ihre Pipeline zu überwachen und zu analysieren, Beam-Tuning-Parameter, um das Verhalten und die Einstellungen der Ausführungs-Engine anzupassen, und Best Practices für Beam, um effizienten und skalierbaren Code zu schreiben. Beam-Metriken messen den Fortschritt und die Leistung, z. B. die Anzahl der Elemente, die Latenz oder die Ressourcenauslastung. Zu den Parametern für die Strahlabstimmung gehören Optionen wie Parallelität, Speicher oder Zufallsdienst. Zu guter Letzt enthalten die Best Practices für Beam Richtlinien zur Vermeidung teurer Vorgänge, zur Verwendung von Caching-/Batching-Techniken oder zur Auswahl geeigneter Fenster-/Auslösestrategien.

4 Bereitstellen und Überwachen Ihrer Pipeline

Der letzte Schritt des Data Engineering besteht darin, Ihre Datenpipeline bereitzustellen und zu überwachen, was bedeutet, dass sie auf einer produktionsbereiten Ausführungs-Engine ausgeführt und ihre Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit sichergestellt wird. Dazu sind verschiedene Aufgaben und Herausforderungen zu berücksichtigen, wie z. B. das Verpacken und Hochladen Ihres Codes, das Einrichten und Verwalten Ihrer Infrastruktur, das Behandeln von Fehlern und Ausfällen oder das Aktualisieren und Warten Ihrer Pipeline. Sie können die Beam-Runner verwenden, um Ihre Pipeline basierend auf Skalierbarkeit, Latenz oder Kosten auf der Ausführungs-Engine Ihrer Wahl bereitzustellen. Die Beam-Artefakte können verwendet werden, um Ihren Pipelinecode mithilfe eines Stagingspeicherorts zu verpacken und in die Ausführungs-Engine hochzuladen. Zu guter Letzt können Sie mit den Beam-Überwachungstools die Ausführung Ihrer Pipeline beobachten und steuern, z. B. den Status, die Metriken, Protokolle oder Fehler anzeigen und verwalten.

5 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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