实时计算：Google Dataflow：故障排除与监控策略

实时计算：GoogleDataflow：故障排除与监控策略1实时计算：GoogleDataflow：故障排除与监控策略1.1Dataflow服务简介GoogleDataflow是一个用于处理大规模数据流的完全托管式服务。它提供了统一的编程模型，可以用于批处理和流处理，支持Java和Python两种语言。Dataflow服务能够自动扩展，处理从几GB到几PB的数据，同时提供高吞吐量和低延迟的性能。1.1.1核心特性完全托管：无需管理基础设施，Google负责所有运维工作。自动扩展：根据数据量自动调整计算资源。统一编程模型：支持批处理和流处理，使用相同的SDK。高可用性：服务设计为高可用，保证数据处理的连续性。1.1.2使用场景实时数据分析：如实时监控网站流量、用户行为分析。批处理作业：大规模数据处理，如日志分析、数据仓库更新。数据集成：从多个数据源收集数据，进行清洗和转换。1.2实时计算的重要性实时计算在现代数据处理中扮演着关键角色，尤其是在需要即时响应和决策的场景中。例如，金融交易、网络安全、社交媒体分析等，实时计算能够帮助组织快速响应市场变化、安全威胁或用户需求。1.2.1优势即时决策：基于最新数据做出决策。异常检测：实时监控数据流，快速识别异常。用户交互：提供即时反馈，增强用户体验。1.3故障排除与监控的基础知识在使用GoogleDataflow进行实时计算时，有效的故障排除和监控策略是确保服务稳定性和数据处理效率的关键。1.3.1监控工具GoogleCloudConsole：提供Dataflow作业的可视化界面，可以查看作业状态、资源使用情况等。StackdriverMonitoring：用于监控Dataflow作业的性能指标，如CPU使用率、内存使用等。StackdriverLogging：收集和分析Dataflow作业的日志，帮助诊断问题。1.3.2故障排除步骤检查作业状态：首先在GoogleCloudConsole中检查作业的状态，确认是否处于运行、失败或取消状态。查看日志：通过StackdriverLogging查看作业的详细日志，寻找错误信息或异常行为的线索。性能分析：使用StackdriverMonitoring分析作业的性能指标，检查是否有资源瓶颈或性能下降。代码审查：检查Dataflow作业的代码，确保没有逻辑错误或资源泄露。1.3.3示例：使用StackdriverLogging查看Dataflow作业日志#导入必要的库

fromgoogle.cloudimportlogging

#初始化日志客户端

client=logging.Client()

#获取Dataflow作业的日志

job_name='your-job-name'

logs=client.logger(f'%2F{job_name}').list_entries()

#打印日志

forloginlogs:

print(log.payload)1.3.4示例解释上述代码示例展示了如何使用Python的GoogleCloudLogging客户端来查看Dataflow作业的日志。首先，我们导入了logging库并初始化了日志客户端。然后，我们通过指定作业名称来获取该作业的日志，并遍历打印这些日志。这有助于快速定位作业中的错误或异常行为。1.3.5监控策略设置警报：为关键性能指标设置警报，当指标超出预设阈值时自动通知。定期审查：定期审查作业的性能和日志，预防潜在问题。资源优化：根据监控数据调整作业的资源配置，避免资源浪费或不足。通过以上介绍，我们了解了GoogleDataflow的基本概念、实时计算的重要性以及故障排除和监控的基础知识。掌握这些内容，可以帮助我们更有效地使用Dataflow进行大规模数据处理，同时确保服务的稳定性和数据处理的效率。2设置与配置2.1创建Dataflow项目在开始使用GoogleDataflow进行实时计算之前，首先需要创建一个Dataflow项目。这涉及到在GoogleCloudConsole中设置一个新的项目，并启用DataflowAPI。以下步骤将指导你完成这一过程：登录GoogleCloudConsole:访问GoogleCloudConsole并登录你的Google账户。创建新项目:点击控制台左上角的项目下拉菜单，选择“新建项目”。在弹出的对话框中，输入项目名称和项目ID，然后点击“创建”。启用DataflowAPI:在新创建的项目中，转到“API和服务”>“库”，搜索“Dataflow”，并选择“GoogleCloudDataflowAPI”。点击“启用”。设置项目ID:在你的开发环境中，如使用GoogleCloudSDK或DataflowSDK进行编程时，需要设置项目ID。例如，在Python环境中，你可以使用以下代码设置项目ID：#设置GoogleCloud项目ID

importos

os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"]="your-project-id"创建Dataflow作业:使用DataflowSDK编写你的数据处理管道，并通过GoogleCloudSDK或直接在代码中提交作业。例如，使用PythonSDK创建一个简单的WordCount作业：#导入必要的库

importapache_beamasbeam

fromapache_beam.options.pipeline_optionsimportPipelineOptions

#设置管道选项

options=PipelineOptions()

options.view_as(StandardOptions).runner='DataflowRunner'

options.view_as(StandardOptions).project='your-project-id'

options.view_as(StandardOptions).region='us-central1'

options.view_as(StandardOptions).job_name='your-job-name'

#定义管道

withbeam.Pipeline(options=options)asp:

lines=p|'ReadfromPub/Sub'>>beam.io.ReadFromPubSub(topic='projects/your-project-id/topics/your-topic')

counts=(

lines

|'Split'>>beam.FlatMap(lambdax:x.split(''))

|'PairWithOne'>>beam.Map(lambdax:(x,1))

|'GroupandSum'>>beam.CombinePerKey(sum)

)

output=counts|'WritetoBigQuery'>>beam.io.WriteToBigQuery(

'your-project-id:your_dataset.your_table',

schema='word:STRING,count:INTEGER',

write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND,

create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED

)这段代码创建了一个从Pub/Sub读取数据，进行单词计数，并将结果写入BigQuery的Dataflow作业。2.2配置监控工具为了有效地监控和管理Dataflow作业，可以使用GoogleCloud的监控工具，如CloudMonitoring和CloudLogging。这些工具提供了详细的指标和日志，帮助你了解作业的运行状态和性能。启用CloudMonitoring和CloudLogging:在GoogleCloudConsole中，确保你的项目已经启用了CloudMonitoring和CloudLogging服务。配置监控仪表板:在CloudMonitoring中，你可以创建自定义的监控仪表板，显示Dataflow作业的关键指标。例如，创建一个显示作业状态和资源使用情况的仪表板：#使用gcloud命令行工具创建监控仪表板

gcloudmonitoringdashboardscreate\

--project="your-project-id"\

--display-name="DataflowMonitoringDashboard"\

--json-file="path/to/your/dashboard.json"其中dashboard.json文件包含仪表板的配置，例如图表的类型、数据源和时间范围。设置警报策略:为了在作业出现异常时及时收到通知，可以设置警报策略。例如，创建一个警报策略，当作业状态变为“FAILED”时发送邮件通知：#使用gcloud命令行工具创建警报策略

gcloudmonitoringpoliciescreate\

--project="your-project-id"\

--display-name="DataflowJobFailureAlert"\

--condition-filter="metric.type='/job/state'ANDmetric.label.state='FAILED'"\

--condition-comparison="COMPARISON_GT"\

--condition-threshold-value="0"\

--condition-duration="60s"\

--email="your-email@"2.3理解Dataflow作业状态Dataflow作业的状态提供了关于作业执行情况的重要信息。理解这些状态对于故障排除和监控至关重要。作业状态概述:Dataflow作业可能处于以下几种状态之一：RUNNING:作业正在执行。JOB_STATE_DONE:作业已完成。JOB_STATE_FAILED:作业失败。JOB_STATE_CANCELLED:作业被取消。JOB_STATE_UPDATED:作业被更新。JOB_STATE_DRAINED:作业正在被排空。JOB_STATE_STOPPED:作业已停止。检查作业状态:可以通过GoogleCloudConsole或使用gcloud命令行工具检查作业状态。例如，使用gcloud命令行工具获取作业状态：#获取Dataflow作业状态

gclouddataflowjobsdescribeJOB_NAME--project=your-project-id--region=us-central1分析作业失败原因:当作业状态为FAILED时，需要分析失败的具体原因。这可以通过查看作业的详细日志和错误信息来完成。例如，使用gcloud命令行工具查看作业日志：#查看Dataflow作业日志

gclouddataflowjobslogsJOB_NAME--project=your-project-id--region=us-central1日志中通常会包含错误堆栈跟踪，帮助你定位问题。采取行动:根据作业状态和日志信息，可能需要采取不同的行动。例如，如果作业失败是由于资源不足，可以尝试增加作业的资源分配；如果是代码错误，需要修复代码并重新提交作业。通过以上步骤，你可以有效地设置和配置GoogleDataflow项目，同时利用CloudMonitoring和CloudLogging进行监控和故障排除，确保实时计算作业的稳定运行。3实时计算：GoogleDataflow故障排除与监控策略3.1常见故障与解决方案3.1.1数据处理延迟问题原理与内容数据处理延迟是实时计算中常见的问题，特别是在GoogleDataflow中，可能由于数据摄入量过大、处理逻辑复杂、资源分配不当或网络延迟等原因导致。解决数据处理延迟的关键在于优化数据流的处理效率和资源使用。示例：优化窗口操作减少延迟假设我们有一个实时数据流，每分钟接收数百万条记录，需要进行窗口聚合操作。原始的窗口操作可能如下所示：#GoogleDataflowPythonSDK

importapache_beamasbeam

p=beam.Pipeline()

(p|'ReadData'>>beam.io.ReadFromPubSub(topic='projects/my-project/topics/my-topic')

|'WindowInto'>>beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(60))

|'Aggregate'>>beam.CombineGlobally(sum)

|'WriteResults'>>beam.io.WriteToText('gs://my-bucket/results'))在这个例子中，我们使用了固定窗口（每60秒一个窗口）进行聚合。然而，如果数据摄入量非常大，这种设置可能会导致处理延迟，因为每个窗口需要等待60秒才能关闭并进行聚合。解决方案：使用滑动窗口：滑动窗口可以更频繁地关闭和聚合数据，从而减少延迟。调整窗口大小：减小窗口大小可以更快地处理数据，但可能需要更多的计算资源。增加并行度：通过增加并行度，可以分配更多的资源来处理数据，从而减少延迟。调整后的代码示例如下：#使用滑动窗口，每10秒一个窗口，每5秒滑动一次

(p|'ReadData'>>beam.io.ReadFromPubSub(topic='projects/my-project/topics/my-topic')

|'WindowInto'>>beam.WindowInto(beam.window.SlidingWindows(10,5))

|'Aggregate'>>beam.CombineGlobally(sum)

|'WriteResults'>>beam.io.WriteToText('gs://my-bucket/results'))3.1.2作业失败分析原理与内容GoogleDataflow作业失败可能由多种原因引起，包括但不限于数据格式错误、代码bug、资源限制或网络问题。分析作业失败的关键是检查作业日志和状态，以及使用Dataflow提供的监控工具。示例：处理数据格式错误假设我们的Dataflow作业在处理数据时失败，错误信息指出数据格式不正确。我们可以通过以下步骤来定位和解决这个问题：检查日志：使用GoogleCloudConsole或gcloud命令行工具查看作业日志，找到具体的错误信息。数据验证：在数据源处验证数据格式，确保数据符合预期的格式。代码审查：检查数据处理逻辑，确保能够正确处理各种数据格式。解决方案：在代码中增加数据格式验证和错误处理逻辑，例如：#在数据处理前增加数据格式验证

defparse_data(line):

try:

#假设数据格式为CSV，包含两列：timestamp和value

timestamp,value=line.split(',')

#验证timestamp和value是否为正确的类型

ifnottimestamp.isdigit()ornotvalue.isdigit():

raiseValueError('Invaliddataformat')

returnint(timestamp),int(value)

exceptValueErrorase:

#记录错误数据

beam.metrics.Metrics.counter('parse','invalid_data').inc()

returnNone

p=beam.Pipeline()

(p|'ReadData'>>beam.io.ReadFromPubSub(topic='projects/my-project/topics/my-topic')

|'ParseData'>>beam.Map(parse_data)

|'FilterValidData'>>beam.Filter(lambdax:xisnotNone)

|'WindowInto'>>beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(60))

|'Aggregate'>>beam.CombineGlobally(sum)

|'WriteResults'>>beam.io.WriteToText('gs://my-bucket/results'))3.1.3资源不足的处理原理与内容资源不足是导致GoogleDataflow作业性能下降或失败的常见原因。这可能包括CPU、内存或磁盘空间不足。解决资源不足的关键是正确配置作业的资源需求，并监控资源使用情况。示例：动态资源调整GoogleDataflow支持动态资源调整，这意味着作业可以根据实际需求自动增加或减少资源。我们可以通过以下方式来配置和监控资源：配置作业资源：在创建Dataflow作业时，指定初始的资源需求，例如worker的数量和类型。监控资源使用：使用GoogleCloudConsole或DataflowMonitoringUI来监控作业的资源使用情况。动态调整：如果资源使用接近上限，可以手动或自动增加资源。解决方案：在创建Dataflow作业时，使用--max_num_workers和--machine_type参数来配置资源需求：#使用gcloud命令行工具创建Dataflow作业

gclouddataflowjobsrunmy-job\

--regionus-central1\

--templatemy-template\

--parametersinputTopic=projects/my-project/topics/my-topic\

--max_num_workers50\

--machine_typen1-standard-4同时，通过监控工具观察资源使用情况，如果发现资源不足，可以使用以下命令增加worker数量：#增加worker数量

gclouddataflowjobsupdatemy-job--max_num_workers100通过这些步骤，我们可以有效地解决GoogleDataflow中的资源不足问题，确保作业的稳定运行。4实时计算：GoogleDataflow监控与优化策略4.1监控与优化策略4.1.1使用Dataflow监控控制台Dataflow监控控制台是GoogleCloud提供的一种工具，用于实时监控Dataflow作业的运行状态和性能指标。通过监控控制台，可以查看作业的执行进度、资源使用情况、任务状态等，帮助快速定位问题。查看作业状态#使用gcloud命令行工具查看Dataflow作业状态

gclouddataflowjobsdescribeJOB_NAME--region=REGION在Dataflow控制台中，作业状态包括：-运行中：作业正在执行。-成功：作业已完成且无错误。-失败：作业执行过程中遇到无法恢复的错误。-取消：作业被用户或系统取消。-更新失败：作业更新过程中失败。监控性能指标Dataflow控制台提供了多种性能指标，如：-CPU使用率：显示每个工作器的CPU使用情况。-内存使用：显示每个工作器的内存使用情况。-磁盘使用：显示每个工作器的磁盘空间使用情况。-网络使用：显示每个工作器的网络流量。4.1.2设置警报与通知GoogleCloud的监控服务允许用户设置警报，当作业的性能指标超出预设阈值时，自动发送通知。创建警报策略#使用PythonSDK创建警报策略

fromgoogle.cloudimportmonitoring_v3

client=monitoring_v3.AlertPolicyServiceClient()

alert_policy=monitoring_v3.AlertPolicy(

display_name="DataflowJobFailureAlert",

combiner="OR",

conditions=[

monitoring_v3.AlertPolicy.Condition(

display_name="DataflowJobFailed",

condition_threshold=monitoring_v3.ThresholdCondition(

filter='metric.type="/job.state"ANDmetric.label.state="FAILED"',

aggregation=monitoring_v3.Aggregation(

alignment_period=duration_pb2.Duration(seconds=60),

per_series_aligner=monitoring_v3.Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN,

),

trigger=monitoring_v3.Trigger(

count=1,

),

),

),

],

)

response=client.create_alert_policy(parent="projects/PROJECT_ID",alert_policy=alert_policy)此代码示例创建了一个警报策略，当Dataflow作业状态为“失败”时触发警报。配置通知渠道在GoogleCloud控制台中，可以配置通知渠道，如电子邮件、短信或第三方服务（如Slack或PagerDuty）。4.1.3性能调优方法Dataflow作业的性能调优是确保作业高效运行的关键。以下是一些调优策略：调整并行度并行度是指作业同时运行的任务数量。增加并行度可以提高处理速度，但也会增加资源消耗。#在Dataflow作业中设置并行度

options=PipelineOptions()

options.view_as(StandardOptions).runner='DataflowRunner'

options.view_as(StandardOptions).project='PROJECT_ID'

options.view_as(StandardOptions).region='REGION'

options.view_as(StandardOptions).job_name='JOB_NAME'

options.view_as(WorkerOptions).num_workers=5#设置工作器数量

options.view_as(WorkerOptions).machine_type='n1-standard-2'#设置工作器类型优化数据读取使用高效的数据读取策略可以显著提高作业性能。例如，使用ReadFromPubSub读取实时数据流，或使用ReadFromText并设置适当的文件块大小读取静态数据。#优化数据读取

fromapache_beam.ioimportReadFromText

p=beam.Pipeline(options=options)

lines=p|'ReadText'>>ReadFromText('gs://BUCKET_NAME/FILE_PATH',block_size=64*1024*1024)#设置文件块大小为64MB使用缓存缓存可以减少数据读取的延迟，提高作业性能。例如，使用Cacheable接口缓存计算结果。#使用缓存

fromapache_beam.transformsimportcache

classMyCacheableDoFn(beam.DoFn,cache.Cacheable):

defprocess(self,element):

#缓存计算结果

result=self.cache.get('result')

ifresultisNone:

result=expensive_computation(element)

self.cache.set('result',result)

yieldresult优化窗口和触发器窗口和触发器是Dataflow作业中处理时间窗口数据的关键组件。优化窗口大小和触发器策略可以提高作业的响应速度和资源利用率。#优化窗口和触发器

fromapache_beam.transformsimportwindow

p=beam.Pipeline(options=options)

lines=(

p

|'ReadText'>>ReadFromText('gs://BUCKET_NAME/FILE_PATH')

|'Windowintobatches'>>window.FixedWindows(10)#设置窗口大小为10秒

|'Processbatches'>>beam.ParDo(MyDoFn())

)监控和分析作业性能使用Dataflow控制台和GoogleCloudMonitoring服务监控作业性能，分析性能瓶颈，如CPU、内存和磁盘使用情况。#使用gcloud命令行工具监控作业性能

gclouddataflowjobsmetricsJOB_NAME--region=REGION通过上述策略，可以有效地监控和优化GoogleDataflow作业，确保其在实时计算场景下的高效运行。5高级故障排除5.1日志分析技巧在实时计算环境中，日志分析是诊断问题的关键步骤。GoogleDataflow提供了丰富的日志记录功能，帮助开发者和运维人员快速定位和解决问题。以下是一些日志分析的技巧：5.1.1使用StackdriverLoggingGoogleCloud的StackdriverLogging是一个强大的工具，用于收集、查看和分析Dataflow作业的日志。通过Stackdriver，你可以：过滤日志：使用过滤器来查找特定的错误或警告信息，例如，查找所有包含“OutOfMemoryError”的日志条目。查看日志流：实时查看日志流，这对于监控正在进行的作业特别有用。创建日志视图：为了更精细的控制，可以创建日志视图，只包含特定的项目或日志条目。示例代码#使用GoogleCloudLogging客户端库来写入日志

fromgoogle.cloudimportlogging

#初始化客户端

client=logging.Client()

#获取日志处理器

logger=client.logger('dataflow-job-logs')

#写入日志

logger.log_text('Jobstartedsuccessfully.')5.1.2分析作业状态Dataflow作业的状态日志提供了关于作业执行的详细信息。例如，你可以查看每个工作器的运行状态，以及它们处理数据的速度。这有助于识别瓶颈或性能问题。5.1.3使用日志进行调试在开发阶段，通过在代码中添加日志记录语句，可以更深入地了解作业的运行情况。例如，记录输入数据的大小、处理时间或任何异常信息。5.2自定义监控指标GoogleDataflow支持自定义监控指标，这允许你根据作业的特定需求来监控性能。自定义指标可以是计数器、分布或gauge类型。5.2.1创建自定义指标在Dataflow作业中，你可以使用PipelineOptions来定义自定义监控指标。以下是一个创建自定义计数器的示例：示例代码#创建自定义计数器

fromapache_beam.metricsimportMetrics

#定义计数器

counter=Metrics.counter('my_namespace','my_counter')

#在管道中使用计数器

defprocess_element(element):

counter.inc()#每处理一个元素，计数器加1

returnelement

#将自定义处理函数应用于数据集

p|'ProcessData'>>beam.Map(process_element)5.2.2监控指标一旦定义了自定义指标，你就可以在StackdriverMonitoring中监控它们。这包括设置警报，当指标达到特定阈值时通知你。5.3故障恢复机制Dataflow提供了自动的故障恢复机制，但理解如何手动干预和优化恢复过程也很重要。5.3.1自动恢复Dataflow会自动重新启动失败的工作器，重新处理失败的数据片段。这通常不需要人工干预，但了解其工作原理有助于在设计作业时考虑容错性。5.3.2手动干预在某些情况下，可能需要手动干预来恢复作业。例如，如果作业依赖于外部服务，而该服务暂时不可用，你可能需要暂停作业，直到服务恢复，然后再手动重启。5.3.3优化恢复策略优化恢复策略可以减少作业的恢复时间，提高整体效率。例如，可以调整作业的并行度，或者使用更强大的机器类型来处理数据。示例代码#使用Dataflow的Checkpointing机制来优化恢复

fromapache_beam.options.pipeline_optionsimportPipelineOptions

#定义管道选项

options=PipelineOptions([

'--experiments=use_runner_v2',

'--save_main_session',

'--streaming',

'--checkpointing_mode=ACCUMULATING',

'--region=us-central1',

'--project=my-project',

'--temp_location=gs://my-bucket/tmp',

'--job_name=my-job'

])

#创建管道

p=beam.Pipeline(options=options)

#定义数据处理逻辑

#...在上述代码中，--checkpointing_mode=ACCUMULATING参数指定了检查点模式，这有助于在作业恢复时减少数据的重新处理。通过掌握这些高级故障排除技巧、自定义监控指标的设置以及理解故障恢复机制，你可以更有效地管理和优化GoogleDataflow作业，确保其稳定性和性能。6实时流处理最佳实践6.1理解实时流处理实时流处理在大数据领域中扮演着至关重要的角色，它允许系统在数据到达时立即处理，而不是等待数据被批量收集。GoogleDataflow是一个用于处理大数据流和批处理的统一平台，它支持实时流处理，能够处理大量数据，同时提供低延迟和高吞吐量。6.1.1示例：使用GoogleDataflow处理实时流数据假设我们有一个实时日志流，需要实时分析用户行为。以下是一个使用PythonSDK的GoogleDataflow管道示例，用于读取实时日志数据并计算每分钟的用户点击次数：importapache_beamasbeam

fromapache_beam.options.pipeline_optionsimportPipelineOptions

#定义管道选项

options=PipelineOptions()

#创建管道

withbeam.Pipeline(options=options)asp:

#读取实时数据流

raw_logs=p|'ReadfromPub/Sub'>>beam.io.ReadFromPubSub(topic='projects/your-project/topics/your-topic')

#解析日志数据

parsed_logs=raw_logs|'ParseLogs'>>beam.Map(parse_log)

#按用户ID分组

grouped_by_user=parsed_logs|'GroupbyUser'>>beam.GroupByKey()

#计算每分钟的点击次数

clicks_per_minute=grouped_by_user|'WindowandCount'>>beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(60))>>beam.Map(lambdax:(x[0],len(x[1])))

#输出结果

clicks_per_minute|'WritetoBigQuery'>>beam.io.WriteToBigQuery(

'your-project:your_dataset.your_table',

schema='user_id:STRING,clicks:INTEGER',

write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND,

create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED

)在这个例子中，我们首先从GoogleCloudPub/Sub读取实时数据流，然后解析日志数据，接着按用户ID进行分组，并使用固定窗口将数据分组到每分钟的窗口中，最后计算每个窗口内每个用户的点击次数，并将结果写入BigQuery。6.2大规模数据处理案例6.2.1案例分析：实时广告点击率分析在广告行业，实时分析广告点击率对于优化广告投放策略至关重要。GoogleDataflow可以处理大规模的实时数据流，例如广告点击事件，以计算实时的点击率。数据流架构数据源：广告点击事件从各种渠道实时产生，例如网站、移动应用等。数据处理：使用GoogleDataflow管道处理实时流，包括数据清洗、聚合和计算点击率。数据存储：处理后的数据存储在BigQuery中，以便进行进一步的分析和报告。数据可视化：使用DataStudio或类似工具实时展示点击率数据。实现代码importapache_beamasbeam

fromapache_beam.options.pipeline_optionsimportPipelineOptions

#定义管道选项

options=PipelineOptions()

#创