简介

在文章《Apache Beam入门及Java SDK开发初体验》中大概讲了Apapche Beam的简单概念和本地运行，本文将讲解如何把代码运行在GCP Cloud Dataflow上。

本地运行

通过maven命令来创建项目：

mvn archetype:generate \

    -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \

    -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-archetypes-examples \

    -DarchetypeVersion=2.37.0 \

    -DgroupId=org.example \

    -DartifactId=word-count-beam \

    -Dversion="0.1" \

    -Dpackage=org.apache.beam.examples \

    -DinteractiveMode=false

上面会创建一个目录word-count-beam，里面是一个例子项目。做一些简单修改就可以使用了。

先build一次，保证依赖下载成功：

$ mvn clean package

通过IDEA本地运行一下，添加入参如下：

--output=pkslow-beam-counts --inputFile=/Users/larry/IdeaProjects/pkslow-samples/README.md

处理的文件是README.md，输出结果前缀为pkslow-beam-counts：

或者通过命令行来运行也可以：

mvn compile exec:java \

    -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \

    -Dexec.args="--output=pkslow-beam-counts --inputFile=/Users/larry/IdeaProjects/pkslow-samples/README.md"

在GCP Cloud Dataflow上运行

准备环境

要有对应的Service Account和key，当然还要有权限；

要打开对应的Service；

创建好对应的Bucket，上传要处理的文件。

运行

然后在本地执行命令如下：

$ mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount \

     -Dexec.args="--runner=DataflowRunner --gcpTempLocation=gs://pkslow-dataflow/temp \

                  --project=pkslow --region=us-east1 \

                  --inputFile=gs://pkslow-dataflow/input/README.md --output=gs://pkslow-dataflow//pkslow-counts" \

     -Pdataflow-runner

日志比较长，它大概做的事情就是把相关Jar包上传到temp目录下，因为执行的时候要引用。如：

Nov 03, 2022 8:41:48 PM org.apache.beam.runners.dataflow.util.PackageUtil tryStagePackage

INFO: Uploading /Users/larry/.m2/repository/org/apache/commons/commons-compress/1.8.1/commons-compress-1.8.1.jar to gs://pkslow-dataflow/temp/staging/commons-compress-1.8.1-X8oTZQP4bsxsth-9F7E31Z5WtFx6VJTmuP08q9Rpf70.jar

Nov 03, 2022 8:41:48 PM org.apache.beam.runners.dataflow.util.PackageUtil tryStagePackage

INFO: Uploading /Users/larry/.m2/repository/org/codehaus/jackson/jackson-mapper-asl/1.9.13/jackson-mapper-asl-1.9.13.jar to gs://pkslow-dataflow/temp/staging/jackson-mapper-asl-1.9.13-dOegenby7breKTEqWi68z6AZEovAIezjhW12GX6b4MI.jar

查看Bucket，确实有一堆jar包：