สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การพัฒนาแอปพลิเคชันในยุคของ big data นั้นมีความท้าทายที่ไม่เหมือนใด ๆ มาก่อน เนื่องจากพร้อมกับปริมาณข้อมูลที่มหาศาล ยังต้องการการประมวลผลที่ทั้งรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้เราจะมาพูดถึง "Apache Beam" ซึ่งเป็นโมเดลการประมวลผลข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่และสามารถใช้งานได้หลากหลายสถานการณ์
Apache Beam คือโอเพนซอร์สโมเดลการเขียนโปรแกรมและชุดของ API ที่ออกแบบมาเพื่องานประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน ไม่ว่าจะเป็น batch หรือ streaming data มันเป็นโปรเจ็กต์ของ Apache Software Foundation และได้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อทำให้การประมวลผลข้อมูลมีความยืดหยุ่น สามารถทำงานร่วมกับฐานข้อมูลหลายๆ รูปแบบและรองรับการทำงานในแพลตฟอร์มต่างๆ
Apache Beam มีข้อดีหลายประการ อย่างแรกคือการแยกภาระการคิดของโปรแกรมจากการดำเนินการ (runtime) หมายความว่านักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดตามโมเดล Beam แล้วโค้ดนั้นสามารถถูกประมวลผลได้บนรันไทม์อื่นใด ๆ ที่สนับสนุนโดย Beam ตัวอย่างเช่น Google Cloud Dataflow, Apache Spark หรือ Apache Flink เป็นต้น
เพื่อให้เข้าใจว่า Apache Beam ใช้งานอย่างไร ลองพิจารณาสถานการณ์ที่เราต้องการวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ในรูปแบบ real-time และ batch ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ดที่แสดงการใช้งาน Beam:
Pipeline pipeline = Pipeline.create();
PCollection lines = pipeline.apply("ReadLines", TextIO.read().from("path/to/input-file.txt"));
PCollection words = lines.apply(
FlatMapElements.into(TypeDescriptors.strings())
.via((String line) -> Arrays.asList(line.split("[^\\p{L}]+"))));
PCollection> wordCounts = words.apply(Count.perElement());
wordCounts.apply("WriteCounts", TextIO.write().to("path/to/output-directory"));
pipeline.run().waitUntilFinish();
ในโค้ดนี้ เราสร้าง pipeline ที่อ่านข้อมูลจากไฟล์ แบ่งประโยคออกเป็นคำ นับคำและเขียนผลลัพธ์ออกไปยังไฟล์ เมื่อคุณลองนึกถึงข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และต้องการการประมวลผลใน real-time, Apache Beam ให้ความสามารถในการมองเห็น workflow ของข้อมูลที่ชัดเจนและสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามโจทย์ที่ซับซ้อนอีกทั้งยังได้มาตรฐานสำหรับการทำความเข้าใจว่าข้อมูลนั้นจะถูกประมวลผลอย่างไร
Apache Beam เพิ่มความสามารถให้กับนักพัฒนาในการจัดการกับประเด็นที่เกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลที่มีขอบเขตที่กว้างและมีความต้องการที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่สตรีมหรือแบตช์ เครื่องมือนี้ทำให้การกระจายงานประมวลผลข้อมูลไม่เพียงแต่เป็นไปได้ง่ายขึ้น แต่ยังทำให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยลงด้วย สำหรับผู้ที่สนใจในการศึกษาการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือการดำเนินงานในอนาคตที่เร่งรัดด้วยข้อมูล Apache Beam อาจเป็นพื้นฐานความรู้ที่จำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชันที่ทรงพลังในยุคของระบบคลาวด์และ big data สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการจัดการข้อมูล? การศึกษาพื้นฐานที่ชัดเจนผ่านหลักสูตรที่ครบครันสามารถให้คุณออกสตาร์ทในอาชีพวิชาการของคุณได้ดีที่สุด!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: apache_beam โมเดลการประมวลผลข้อมูล โอเพนซอร์ส api big_data batch_processing streaming_data apache_software_foundation google_cloud_dataflow apache_spark apache_flink pipeline pcollection real-time_processing workflow
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com