使用交互式运行程序开发 Apache Beam 笔记本

将 Apache Beam 交互式运行程序与 JupyterLab 笔记本搭配使用，可完成以下任务：

• 迭代开发流水线。
• 检查流水线图。
• 解析“读取-求值-输出”循环 (REPL) 工作流中的各个 PCollections。

这些 Apache Beam 笔记本通过 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本提供，后者是一项服务，用于托管预装了最新数据科学和机器学习框架的笔记本虚拟机。

本指南重点介绍 Apache Beam 笔记本的功能，但未说明如何构建笔记本。如需详细了解 Apache Beam，请参阅 Apache Beam 编程指南。

支持和限制

• Apache Beam 笔记本仅支持 Python。
• 在这些笔记本中运行的 Apache Beam 流水线段在测试环境中运行，而非生产环境 Apache Beam 运行程序。如需在 Dataflow 服务上启动笔记本，请导出在 Apache Beam 笔记本中创建的流水线。如需了解详情，请参阅从笔记本中创建的流水线启动 Dataflow 作业。

须知事项

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. 启用 Compute Engine and Notebooks API。

   启用 API

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

7. 启用 Compute Engine and Notebooks API。

   启用 API

在创建 Apache Beam 笔记本实例之前，请为使用其他服务（如 Pub/Sub）的流水线启用其他 API。

如果未指定，则笔记本实例由具有 IAM Project Editor 角色的默认 Compute Engine 服务账号执行。如果项目明确限制了服务账号的角色，请确保它仍然有足够的权限来运行笔记本。例如，读取 Pub/Sub 主题会隐式创建订阅，服务账号需要 IAM Pub/Sub Editor 角色。相比之下，读取 Pub/Sub 订阅只需要 IAM Pub/Sub Subscriber 角色。

完成本指南后，为避免继续计费，请删除您创建的资源。如需了解详情，请参阅清理。

启动 Apache Beam 笔记本实例

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到 Dataflow 的 Workbench 页面。

   进入 Workbench

2. 确保您位于用户管理的笔记本标签页上。

3. 在工具栏中，点击 新建。

4. 在环境部分的环境中，选择 Apache Beam。

5. 可选：如果要在 GPU 上运行笔记本，请在机器类型部分中，选择支持 GPU 的机器类型，然后选择自动为我安装 NVIDIA GPU 驱动程序。如需了解详情，请参阅 GPU 平台。

6. 在网络部分中，选择笔记本虚拟机的子网。

7. 可选：如果您要设置自定义笔记本实例，请参阅创建具有特定属性的用户管理的笔记本实例。

8. 点击创建。Dataflow Workbench 会创建一个新的 Apache Beam 笔记本实例。

9. 创建笔记本实例后，打开 JupyterLab 链接将变为有效状态。点击打开 JupyterLab。

可选：安装依赖项

Apache Beam 笔记本已经预装了 Apache Beam 和 Google Cloud 连接器依赖项。如果您的流水线包含依赖于第三方库的自定义连接器或自定义 PTransforms，请在创建笔记本实例后进行安装。如需了解详情，请参阅用户管理的笔记本文档中的安装依赖项。

开始使用 Apache Beam 笔记本

打开用户管理的笔记本实例后，您可以在示例文件夹中找到示例笔记本。您可以使用以下笔记本：

• Word Count
• Streaming Word Count
• Streaming NYC Taxi Ride Data
• 笔记本中与流水线进行比较的 Apache Beam SQL
• 具有 Dataflow Runner 的笔记本中的 Apache Beam SQL
• 笔记本中的 Apache Beam SQL
• Dataflow Word Count
• 大规模交互式 Flink
• RunInference
• 将 GPU 与 Apache Beam 搭配使用
• 直观呈现数据

您可以在教程文件夹中找到介绍 Apache Beam 基础知识的其他教程。您可以参考以下教程：

• 基本运算
• 元素相关操作
• 聚合
• Windows
• I/O 操作
• 流式视频
• 最终练习

这些笔记本包含说明性文字和注释代码块，可帮助您了解 Apache Beam 概念和 API 使用情况。 教程还提供实践练习，供您练习学到的概念。

以下部分使用 Streaming Word Count 笔记本中的示例代码。 本指南中的代码段与 Streaming Word Count 笔记本中的代码段可能存在细微差异。

创建笔记本实例

导航到文件 > 新建 > 笔记本，然后选择 Apache Beam 2.22 或更高版本的内核。

Apache Beam 笔记本是在 Apache Beam SDK 主分支的基础上构建的。这意味着笔记本界面中显示的最新内核版本可能会比最新发布的 SDK 版本旧。

Apache Beam 安装到您的笔记本实例后，在笔记本中加入 interactive_runner 和 interactive_beam 模块。

import apache_beam as beam
from apache_beam.runners.interactive.interactive_runner import InteractiveRunner
import apache_beam.runners.interactive.interactive_beam as ib

如果您的笔记本使用其他 Google API，请添加以下 import 语句：

from apache_beam.options import pipeline_options
from apache_beam.options.pipeline_options import GoogleCloudOptions
import google.auth

设置交互选项

以下代码行会设置 InteractiveRunner 记录无界限来源中的数据的时间量。在此示例中，时长设置为 10 分钟。

ib.options.recording_duration = '10m'

您还可以使用 recording_size_limit 属性来更改无界限来源的记录大小限制（以字节为单位）。

# Set the recording size limit to 1 GB.
ib.options.recording_size_limit = 1e9

注意：在更改记录时长或大小时，请先更改值再调用 stop、clear 和 record 以允许记录更新的时长或大小上限的数据。

如需了解其他交互选项，请参阅 interactive_beam.options 类。

创建流水线

使用 InteractiveRunner 对象初始化流水线。

options = pipeline_options.PipelineOptions()

# Set the pipeline mode to stream the data from Pub/Sub.
options.view_as(pipeline_options.StandardOptions).streaming = True

# Set the project to the default project in your current Google Cloud environment.
# The project is used to create a subscription to the Pub/Sub topic.
_, options.view_as(GoogleCloudOptions).project = google.auth.default()

p = beam.Pipeline(InteractiveRunner(), options=options)

读取和直观呈现数据

以下示例展示了一个 Apache Beam 流水线，该流水线会创建对指定 Pub/Sub 主题的订阅，并读取订阅。

words = p
    | "read" >> beam.io.ReadFromPubSub(topic="projects/pubsub-public-data/topics/shakespeare-kinglear")

流水线按窗口对来源的字词进行统计。它会创建固定窗口，每个窗口的时长均为 10 秒。

windowed_words = (words
   | "window" >> beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(10)))

在将数据划分窗口后，系统会按窗口统计字词。

windowed_word_counts = (windowed_words
   | "count" >> beam.combiners.Count.PerElement())

show() 方法会直观呈现笔记本中生成的 PCollection。

ib.show(windowed_word_counts, include_window_info=True)

您可以通过设置两个可选参数 n 和 duration 从 show() 重新限制结果集范围。

• 设置 n 以将结果集限制为最多显示 n 个元素，例如 20。如果未设置 n，则默认行为是列出来源记录结束之前捕获的最新元素。
• 设置 duration 以将结果集限制为从源记录开头处开始的指定秒数的数据。如果未设置 duration，则默认行为是记录结束之前的所有元素。

如果同时设置了这两个可选参数，则只要达到任一阈值，show() 就会停止。在以下示例中，show() 最多返回 20 个元素，这些元素根据记录的来源中首个 30 秒的数据进行计算。

ib.show(windowed_word_counts, include_window_info=True, n=20, duration=30)

如需以可视化效果显示数据，请向 show() 方法传递 visualize_data=True。您可以对可视化数据应用多个过滤条件。以下可视化数据允许您按标签和坐标轴进行过滤：

为确保流处理流水线的原型设计可重复使用，show() 方法调用会默认重复使用捕获的数据。要更改此行为并让 show() 方法始终提取新数据，请设置 interactive_beam.options.enable_capture_replay = False。此外，如果您向笔记本添加第二个无界限来源，则前一个无界限来源中的数据将被舍弃。

Apache Beam 笔记本中另一个实用的可视化工具是 Pandas DataFrame。以下示例首先将字词转换为小写，然后计算每个字词的频率。

windowed_lower_word_counts = (windowed_words
   | beam.Map(lambda word: word.lower())
   | "count" >> beam.combiners.Count.PerElement())

collect() 方法在 Pandas DataFrame 中提供输出。

ib.collect(windowed_lower_word_counts, include_window_info=True)

修改和重新运行单元是笔记本开发中的一种常见做法。在 Apache Beam 笔记本中修改和重新运行单元时，此单元不会撤消原始单元中代码的预期操作。例如，如果一个单元向流水线添加一个 PTransform，则重新运行该单元会向流水线额外添加一个 PTransform。如果要清除状态，请重启内核并重新运行单元。

通过交互式 Beam 检查器直观呈现数据

您可能会发现，通过不断调用 show() 和 collect() 检查 PCollection 的数据很容易令人分心，当输出占据了大量屏幕空间并导致难以通过笔记本导航的时候尤为如此。您可能还需要并排比较多个 PCollections，以验证转换是否按预期工作。例如，一个 PCollection 完成了转换并生成另一个 PCollection。对于这些使用场景，交互式 Beam 检查器是一种方便的解决方案。

交互式 Beam 检查器以 JupyterLab 扩展程序 apache-beam-Jupyterlab-Sidepanel 的形式提供，已预安装在 Apache Beam 笔记本中。您可以使用此扩展程序以交互方式检查流水线的状态以及与每个 PCollection 关联的数据，而无需显式调用 show() 或 collect()。

您可以通过以下三种方式打开检查器：

• 点击 JupyterLab 顶部菜单栏中的 Interactive Beam。在下拉列表中，找到 Open Inspector 并点击它以打开检查器。

  

• 使用启动器页面。如果启动器页面没有打开，请点击 File -> New Launcher 将其打开。在启动器页面上，找到 Interactive Beam 并点击 Open Inspector 以打开检查器。

  

• 使用命令面板。在 JupyterLab 菜单栏上，点击 View > Activate Command Palette。在对话框中，搜索 Interactive Beam 以列出扩展程序的所有选项。点击 Open Inspector 打开检查器。

  

当检查器即将打开时：

• 如果只打开了一个笔记本，检查器会自动连接到该笔记本。

• 如果没有打开笔记本，系统会显示一个对话框，可让您选择内核。

• 如果打开了多个笔记本，则系统会显示一个对话框，可让您选择笔记本会话。

  

建议先打开至少 1 个笔记本，并为其选择内核，然后再打开检查器。如果您在打开任何笔记本之前使用内核打开了检查器，那么在稍后打开笔记本以连接到检查器时，您必须从 Use Kernel from Preferred Session 中选择 Interactive Beam Inspector Session。当检查器和笔记本共享同一个会话（而不是从同一内核创建的不同会话）时，两者是连接的。从 Start Preferred Kernel 中选择同一个内核会创建一个新会话，该会话与打开的笔记本或检查器的现有会话无关。

您可以为一个打开的笔记本打开多个检查器，并通过在工作区中自由拖放检查器的标签页来排放它们。

当您在笔记本中运行单元时，检查器页面会自动刷新。该页面列出了连接的笔记本中定义的流水线和 PCollections。PCollections 按其所属的流水线进行组织，您可以通过点击标头流水线将其收起。

点击流水线和 PCollections 列表中的项时，检查器会在右侧呈现相应的可视化效果：

• 如果是 PCollection，检查器会呈现其数据（如果数据持续进入无界限 PCollections，则动态呈现），并且可以使用更多 widget 通过点击 APPLY 按钮来调整可视化效果。

  

  由于检查器和打开的笔记本共享同一内核会话，因此它们会彼此阻止对方运行。例如，如果笔记本正在运行代码，则检查器只有在笔记本完成执行之后才会更新。反之，如果检查器正在动态地直观呈现 PCollection，而您想立即在笔记本中运行代码，则必须点击 STOP 按钮停止可视化并以抢占方式释放内核供笔记本使用。

• 如果是流水线，则检查器会显示流水线图。

  

您可能会注意到匿名流水线。这些流水线具有您可以访问的 PCollections，但它们不再被主会话引用。例如：

p = beam.Pipeline()
pcoll = p | beam.Create([1, 2, 3])

p = beam.Pipeline()

上一个示例创建了空流水线 p 和包含一个 PCollection pcoll 的匿名流水线。您可以使用 pcoll.pipeline 访问匿名流水线。

您可以切换流水线和 PCollection 列表以便为大型可视化节省空间。

了解流水线的记录状态

除了可视化之外，您还可以通过调用 describe 检查笔记本实例中一个或所有流水线的记录状态。

# Return the recording status of a specific pipeline. Leave the parameter list empty to return
# the recording status of all pipelines.
ib.recordings.describe(p)

describe() 方法可提供以下详细信息：

• 磁盘上流水线的所有记录的总大小（以字节为单位）
• 后台记录作业的开始时间（与 Unix 计时原点之间相隔的秒数）
• 后台记录作业的当前流水线状态
• 流水线的 Python 变量

从笔记本中创建的流水线启动 Dataflow 作业

1. 可选：在使用笔记本运行 Dataflow 作业之前，请重启内核、重新运行所有单元并验证输出。如果您跳过此步骤，则笔记本中的隐藏状态可能会影响流水线对象中的作业图。
2. 启用 Dataflow API。

3. 添加以下 import 语句：

   from apache_beam.runners import DataflowRunner
   

4. 传递您的流水线选项。

   # Set up Apache Beam pipeline options.
   options = pipeline_options.PipelineOptions()
   
   # Set the project to the default project in your current Google Cloud
   # environment.
   _, options.view_as(GoogleCloudOptions).project = google.auth.default()
   
   # Set the Google Cloud region to run Dataflow.
   options.view_as(GoogleCloudOptions).region = 'us-central1'
   
   # Choose a Cloud Storage location.
   dataflow_gcs_location = 'gs://<change me>/dataflow'
   
   # Set the staging location. This location is used to stage the
   # Dataflow pipeline and SDK binary.
   options.view_as(GoogleCloudOptions).staging_location = '%s/staging' % dataflow_gcs_location
   
   # Set the temporary location. This location is used to store temporary files
   # or intermediate results before outputting to the sink.
   options.view_as(GoogleCloudOptions).temp_location = '%s/temp' % dataflow_gcs_location
   
   # If and only if you are using Apache Beam SDK built from source code, set
   # the SDK location. This is used by Dataflow to locate the SDK
   # needed to run the pipeline.
   options.view_as(pipeline_options.SetupOptions).sdk_location = (
       '/root/apache-beam-custom/packages/beam/sdks/python/dist/apache-beam-%s0.tar.gz' %
       beam.version.__version__)
   

   您可以调整参数值。例如，您可以从 us-central1 更改 region 值。

5. 使用 DataflowRunner 运行流水线。此步骤将在 Dataflow 服务上运行作业。

   runner = DataflowRunner()
   runner.run_pipeline(p, options=options)
   

   p 是创建流水线中的流水线对象。

如需查看如何在交互式笔记本上执行此转换的示例，请参阅笔记本实例中的 Dataflow Word Count 笔记本。

或者，您也可以将笔记本导出为可执行脚本，按照上述步骤修改生成的 .py 文件，然后将流水线部署到 Dataflow 服务。

保存笔记本

您创建的笔记本将本地保存到正在运行的笔记本实例中。如果您在开发期间重置或关停笔记本实例，只要这些新笔记本是在 /home/jupyter 目录下创建，就会永久保留。但是，如果删除笔记本实例，则这些笔记本也会被删除。

如需保留笔记本以供将来使用，请将它们本地下载到您的工作站，将其保存到 GitHub 或以其他文件格式导出。

将笔记本保存到其他永久性磁盘

如果您要将笔记本和脚本等工作保留在各个笔记本实例中，请将它们存储在 Persistent Disk 中。

1. 创建或挂接一个永久性磁盘。按照说明使用 ssh 连接到笔记本实例的虚拟机，并在打开的 Cloud Shell 中发出命令。

   警告：请勿从笔记本实例内的终端发出命令。

2. 记下装载了 Persistent Disk 的目录，例如 /mnt/myDisk。

3. 修改笔记本实例的虚拟机详细信息，以将条目添加到 Custom metadata：键 - container-custom-params；值 - -v /mnt/myDisk:/mnt/myDisk。

4. 点击保存。

5. 要更新这些更改，请重置笔记本实例。

6. 重置后，点击打开 JupyterLab。JupyterLab 界面可能需要一段时间才能使用。界面显示后，打开终端并运行以下命令：ls -al /mnt。应该会列出 /mnt/myDisk 目录。

现在，您可以将工作保存到 /mnt/myDisk 目录。即使笔记本实例被删除，项目中也存在永久性磁盘。然后，您可以将此永久性磁盘挂接到其他笔记本实例。

清理

使用完 Apache Beam 笔记本实例后，请关停笔记本实例以清理您在 Google Cloud 上创建的资源。

后续步骤

• 了解可与 Apache Beam 笔记本搭配使用的高级功能。高级功能包括以下工作流：
  • 在笔记本管理的集群上使用交互式 FlinkRunner
  • 使用 Beam SQL 和 beam_sql 魔法命令
  • 使用 JIT 编译器和 GPU 加快速度
  • 构建自定义容器
  • 停用外部 IP 地址