Il modello di programmazione di Apache Beam è un concetto fondamentale da comprendere per chiunque desideri sviluppare pipeline di elaborazione dati su larga scala. Questo modello aperto e unificato semplifica notevolmente i meccanismi alla base dell’elaborazione distribuita dei dati, consentendoti di concentrarti sulla logica della tua attività di elaborazione piuttosto che sulla gestione dei dettagli di basso livello.
Indipendentemente che tu stia lavorando su pipeline batch o in streaming, Apache Beam ti offre un approccio coerente e intuitivo per costruire i tuoi flussi di lavoro. Grazie all’astrazione fornita dalle sue primitive di base, potrai definire facilmente le trasformazioni da applicare ai tuoi dati, senza doverti preoccupare degli aspetti tecnici di parallelizzazione, distribuzione e orchestrazione.
In questo articolo, esploreremo in dettaglio i concetti fondamentali e avanzati del modello di programmazione di Apache Beam. Scopriremo come utilizzare le sue funzionalità chiave per costruire pipeline efficienti ed eterogenee, che possano sfruttare al meglio le potenzialità del servizio Dataflow di Google Cloud. Inoltre, analizzeremo casi d’uso pratici e best practice per trarre il massimo vantaggio da questo potente framework di elaborazione dati.
Concetti di base di Apache Beam
Pipeline
Una pipeline in Apache Beam rappresenta l’intera serie di calcoli coinvolti nella lettura dei dati in input, nella loro trasformazione e nella scrittura dell’output. Ogni pipeline costituisce un’unità di lavoro singola e ripetibile, che può elaborare sia set di dati di dimensioni fisse (batch) che flussi di dati in continuo aggiornamento (streaming).
PCollection
Le PCollection sono gli elementi fondamentali su cui operano le pipeline di Apache Beam. Una PCollection rappresenta un set di dati potenzialmente distribuito e multi-elemento, che funge da input e output per le varie fasi della tua pipeline. Queste collezioni possono contenere dataset di dimensioni fisse o dataset illimitati provenienti da sorgenti di dati in continuo aggiornamento.
Trasformazioni
Le trasformazioni sono le operazioni di elaborazione che vengono applicate ai dati all’interno della pipeline. Queste trasformazioni prendono una o più PCollection come input, eseguono le operazioni specificate e producono una o più PCollection come output. Il ventaglio di trasformazioni disponibili è estremamente ampio, consentendoti di eseguire qualsiasi tipo di elaborazione, dalla semplice filtratura alla complessa trasformazione dei dati.
ParDo
ParDo è la principale operazione di elaborazione parallela fornita dai kit di sviluppo software (SDK) di Apache Beam. Essa applica una funzione definita dall’utente a ciascun elemento della PCollection di input, raccogliendo gli elementi di output generati in una nuova PCollection. Questa trasformazione elabora gli elementi in modo indipendente e potenzialmente in parallelo.
I/O della pipeline
Apache Beam offre una serie di connettori I/O che ti consentono di leggere dati in ingresso nella tua pipeline e di scrivere i dati di output. Questi connettori comprendono sorgenti di lettura (source) e di scrittura (sink) che ti permettono di lavorare con dati provenienti da diversi formati e archivi di storage.
Aggregazione
L’aggregazione è il processo di calcolo di un valore a partire da più elementi in input. Il principale modello di calcolo per l’aggregazione in Apache Beam prevede di raggruppare tutti gli elementi con una chiave comune e una finestra temporale, per poi combinare ciascun gruppo di elementi utilizzando un’operazione associativa e commutativa.
Funzioni definite dall’utente (UDF)
Alcune operazioni in Apache Beam consentono l’esecuzione di codice definito dall’utente come mezzo per configurare la trasformazione. Nel caso di ParDo, il codice definito dall’utente specifica l’operazione da applicare a ogni elemento, mentre per Combine definisce il modo in cui i valori devono essere combinati. Una pipeline può contenere UDF scritte in lingue diverse da quella del runner utilizzato.
Runner
I runner sono il software che accetta una pipeline e la esegue. La maggior parte dei runner sono traduttori o adattatori per sistemi di elaborazione di big data su larga scala. Esistono anche runner per il testing e il debug a livello locale.
Sorgente e sink
Una sorgente (source) è una trasformazione che legge da un sistema di archiviazione esterno, mentre un sink è una trasformazione che scrive su un sistema di archiviazione esterno. La sorgente e il sink possono avere tipi diversi, consentendoti di modificare il formato dei dati man mano che attraversano la pipeline.
TextIO
TextIO è una PTransform per la lettura e la scrittura di file di testo. La sorgente e il sink di TextIO supportano file compressi con gzip e bzip2, e la sorgente di input supporta anche il formato JSON. Tuttavia, affinché il servizio Dataflow possa parallelizzare input e output, i dati sorgente devono essere delimitati da un carattere di fine riga.
Concetti avanzati di Apache Beam
Tempo degli eventi
Il tempo in cui si verifica un evento dati, determinato dal timestamp dell’elemento dati stesso. Questo concetto si contrappone al tempo in cui l’elemento dati viene effettivamente elaborato in qualsiasi fase della pipeline.
Finestre
Le finestre (windowing) consentono di raggruppare le operazioni su collezioni illimitate dividendo la collezione in sottoinsiemi finiti in base ai timestamp degli elementi individuali. Una funzione di finestra indica al runner come assegnare gli elementi a una finestra iniziale e come unire le finestre di elementi raggruppati.
Watermark
Apache Beam tiene traccia di un watermark, ovvero la nozione del sistema su quando ci si può aspettare che tutti i dati in una determinata finestra siano arrivati nella pipeline. Ciò è necessario perché i dati non sono garantiti di arrivare nell’ordine temporale o a intervalli regolari.
Trigger
I trigger determinano quando emettere i risultati aggregati man mano che arrivano i dati. Per i dati limitati, i risultati vengono emessi dopo l’elaborazione di tutti gli input. Per i dati illimitati, i risultati vengono emessi quando il watermark supera la fine della finestra, indicando che il sistema ritiene di aver elaborato tutti i dati di input per quella finestra.
Casi d’uso e best practice
Elaborazione di dati in streaming
Una delle principali forze di Apache Beam è la sua capacità di gestire in modo uniforme sia pipeline batch che pipeline streaming. Questo consente di costruire flussi di lavoro ibridi che combinano l’elaborazione in batch e in streaming per ottenere risultati in tempo reale.
Ad esempio, potresti utilizzare Apache Beam per costruire una pipeline che legge dati di vendita in tempo reale da Pub/Sub, li arricchisce con informazioni sui prodotti da BigQuery, e infine scrive i risultati aggregati in un data warehouse. Grazie all’astrazione fornita dalle PCollection e alle primitive di elaborazione di Apache Beam, potrai implementare questa logica in modo coerente, indipendentemente dal fatto che i tuoi dati siano batch o in streaming.
Elaborazione di dati su larga scala
Apache Beam brilla anche nell’elaborazione di enormi quantità di dati, sfruttando la potenza di sistemi distribuiti come Dataflow. Grazie alle sue capacità di parallelizzazione e scalabilità automatica, potrai costruire pipeline in grado di gestire carichi di lavoro HPC (High-Performance Computing) altamente paralleli.
Immagina di dover analizzare miliardi di immagini satellitari per rilevare modelli e anomalie. Utilizzando Apache Beam e Dataflow, potrai suddividere facilmente questo carico di lavoro in attività parallele, sfruttando le risorse di calcolo di Google Cloud per accelerare significativamente l’elaborazione. Inoltre, potrai beneficiare di funzionalità avanzate come l’utilizzo di GPU per ottimizzare ulteriormente le performance.
Integrazione con altri servizi di Google Cloud
Uno dei principali vantaggi di utilizzare Apache Beam con Dataflow è la stretta integrazione con l’ecosistema di servizi Google Cloud. Potrai facilmente connettere la tua pipeline a sorgenti e sink come BigQuery, Pub/Sub, Cloud Storage e molti altri, sfruttando le funzionalità avanzate di questi servizi per arricchire, trasformare e analizzare i tuoi dati.
Ad esempio, potresti utilizzare Vertex AI Feature Store per arricchire i tuoi dati con informazioni di contesto provenienti da un modello di machine learning. Oppure, potresti sfruttare le capacità di SQL di BigQuery per eseguire trasformazioni complesse sui tuoi dati all’interno della pipeline stessa.
Flessibilità e portabilità
Sebbene Dataflow sia il runner principale per Apache Beam su Google Cloud, il modello di programmazione di Apache Beam è open source e può essere eseguito su una varietà di altri sistemi di elaborazione, come Apache Spark, Apache Flink e Google Dataflow Runner V2.
Questa portabilità ti consente di sviluppare le tue pipeline in modo indipendente dal runner, mantenendo la possibilità di eseguirle su diverse piattaforme in base alle tue esigenze. Potrai sperimentare localmente con runner leggeri per il debug, per poi distribuire la tua pipeline su larga scala su Dataflow quando sei pronto per la produzione.
Monitoraggio e ottimizzazione
Dataflow offre potenti funzionalità di monitoraggio e ottimizzazione delle tue pipeline Apache Beam. Potrai utilizzare l’interfaccia utente di monitoraggio dei processi, i dashboard di monitoraggio a livello di progetto e gli strumenti a riga di comando per ottenere informazioni dettagliate sullo stato di esecuzione, sui colli di bottiglia e sulle metriche chiave.
Inoltre, funzionalità avanzate come l’autoscaling orizzontale, il Dataflow Shuffle e il Dataflow Prime ti consentiranno di ottimizzare ulteriormente le performance delle tue pipeline, adattandole dinamicamente ai carichi di lavoro in evoluzione.
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