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# 25 | Transform：Beam数据转换操作的抽象方法
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你好，我是蔡元楠。
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今天我要与你分享的主题是“Beam数据转换操作的抽象方法”。
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在上一讲中，我们一起学习了Beam中数据的抽象表达——PCollection。但是仅仅有数据的表达肯定是无法构建一个数据处理框架的。那么今天，我们就来看看Beam中数据处理的最基本单元——Transform。
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下图就是单个Transform的图示。
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之前我们已经讲过，Beam把数据转换抽象成了有向图。PCollection是有向图中的边，而Transform是有向图里的节点。
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不少人在理解PCollection的时候都觉得这不那么符合他们的直觉。许多人都会自然地觉得PCollection才应该是节点，而Transform是边。因为数据给人的感觉是一个实体，应该用一个方框表达；而边是有方向的，更像是一种转换操作。事实上，这种想法很容易让人走入误区。
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其实，区分节点和边的关键是看一个Transform是不是会有一个多余的输入和输出。
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每个Transform都可能有大于一个的输入PCollection，它也可能输出大于一个的输出PCollection。所以，我们只能把Transform放在节点的位置。因为一个节点可以连接多条边，而同一条边却只能有头和尾两端。
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## Transform的基本使用方法
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在了解了Transform和PCollection的关系之后，我们来看一下Transform的基本使用方法。
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Beam中的PCollection有一个抽象的成员函数Apply。使用任何一个Transform时候，你都需要调用这个apply方法。
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Java
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```
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pcollection1 = pcollection2.apply(Transform)
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```
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Python
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```
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Pcollection1 = pcollection2 | Transform
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```
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当然，你也可以把Transform级连起来。
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```
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final_collection = input_collection.apply(Transform1)
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.apply(Transform2)
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.apply(Transform3)
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```
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所以说，Transform的调用方法是要通过apply()的，但是Transform有很多种。
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## 常见的Transform
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Beam也提供了常见的Transform接口，比如ParDo、GroupByKey。最常使用的Transform就是ParDo了。
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ParDo就是 Parallel Do的意思，顾名思义，表达的是很通用的并行处理数据操作。GroupByKey的意思是把一个Key/Value的数据集按Key归并，就如下面这个例子。
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```
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cat, 1
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dog, 5
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and, 1
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jump, 3
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tree, 2
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cat, 5
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dog, 2
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and, 2
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cat, 9
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and, 6
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=>
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cat, [1,5,9]
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dog, [5,2]
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and, [1,2,6]
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jump, [3]
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tree, [2]
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```
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当然，你也可以用ParDo来实现GroupByKey，一种简单的实现方法就是放一个全局的哈希表，然后在ParDo里把一个一个元素插进这个哈希表里。但这样的实现方法并不能用，因为你的数据量可能完全无法放进一个内存哈希表。而且，你还要考虑到PCollection会把计算分发到不同机器上的情况。
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当你在编写ParDo时，你的输入是一个PCollection中的单个元素，输出可以是0个、1个，或者是多个元素。你只要考虑好怎样处理一个元素。剩下的事情，Beam会在框架层面帮你做优化和并行。
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使用ParDo时，你需要继承它提供的DoFn类，你可以把DoFn看作是ParDo的一部分。因为ParDo和DoFn单独拿出来都没有意义。
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java
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```
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static class UpperCaseFn extends DoFn<String, String> {
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@ProcessElement
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public void processElement(@Element String word, OutputReceiver<String> out) {
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out.output(word.toUpperCase());
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}
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}
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PCollection<String> upperCaseWords = words.apply(
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ParDo
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.of(new UpperCaseFn()));
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```
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在上面的代码中你可以看出，每个DoFn的@ProcessElement标注的函数processElement，就是这个DoFn真正的功能模块。在上面这个DoFn中，我们把输入的一个词转化成了它的大写形式。之后在调用apply(ParDo.of(new UpperCaseFn()))的时候，Beam就会把输入的PCollection中的每个元素都使用刚才的processElement处理一遍。
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看到这里，你可能会比较迷惑，transform、apply、DoFn、ParDo之间到底是什么关系啊？怎么突然冒出来一堆名词？其实，Transform是一种概念层面的说法。具体在编程上面，Transform用代码来表达的话就是这样的：
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```
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pcollection.apply(ParDo.of(new DoFn()))
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```
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这里的apply(ParDo)就是一个Transform。
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我们在[第7讲](https://time.geekbang.org/column/article/92928)中讲过数据处理流程的常见设计模式。事实上很多应用场景都可以用ParDo来实现。比如过滤一个数据集、格式转化一个数据集、提取一个数据集的特定值等等。
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**1.过滤一个数据集**
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当我们只想要挑出符合我们需求的元素的时候，我们需要做的，就是在processElement中实现。一般来说会有一个过滤函数，如果满足我们的过滤条件，我们就把这个输入元素输出。
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Java
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```
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@ProcessElement
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public void processElement(@Element T input, OutputReceiver<T> out) {
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if (IsNeeded(input)) {
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out.output(input);
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}
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}
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```
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**2.格式转化一个数据集**
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给数据集转化格式的场景非常常见。比如，我们想把一个来自csv文件的数据，转化成TensorFlow的输入数据tf.Example的时候，就可以用到ParDo。
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Java
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```
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@ProcessElement
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public void processElement(@Element String csvLine, OutputReceiver<tf.Example> out) {
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out.output(ConvertToTfExample(csvLine));
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}
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```
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**3.提取一个数据集的特定值**
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ParDo还可以提取一个数据集中的特定值。比如，当我们想要从一个商品的数据集中提取它们的价格的时候，也可以使用ParDo。
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Java
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```
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@ProcessElement
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public void processElement(@Element Item item, OutputReceiver<Integer> out) {
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out.output(item.price());
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}
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```
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通过前面的几个例子你可以看到，ParDo和DoFn这样的抽象已经能处理非常多的应用场景问题。事实正是如此，在实际应用中，80%的数据处理流水线都是使用基本的ParDo和DoFn。
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## Stateful Transform和side input/side output
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当然，还有一些Transform其实也是很有用的，比如GroupByKey，不过它远没有ParDo那么常见。所以，这一模块中暂时不会介绍别的数据转换操作，需要的话我们可以在后面用到的时候再介绍。我想先在这里介绍和ParDo同样是必用的，却在大部分教程中被人忽略的技术点——Statefullness和side input/side output。
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上面我们所介绍的一些简单场景都是无状态的，也就是说，在每一个DoFn的processElement函数中，输出只依赖于输入。它们的DoFn类不需要维持一个成员变量。无状态的DoFn能保证最大的并行运算能力。因为DoFn的processElement可以分发到不同的机器，或者不同的进程也能有多个DoFn的实例。但假如我们的processElement的运行需要另外的信息，我们就不得不转而编写有状态的DoFn了。
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试想这样一个场景，你的数据处理流水线需要从一个数据库中根据用户的id找到用户的名字。你可能会想到用“在DoFn中增加一个数据库的成员变量”的方法来解决。的确，实际的应用情况中我们就会写成下面这个代码的样子。
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java
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```
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static class FindUserNameFn extends DoFn<String, String> {
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@ProcessElement
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public void processElement(@Element String userId, OutputReceiver<String> out) {
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out.output(database.FindUserName(userId));
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}
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Database database;
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}
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```
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但是因为有了共享的状态，这里是一个共享的数据库连接。在使用有状态的DoFn时，我们需要格外注意Beam的并行特性。
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如上面讲到的，Beam不仅会把我们的处理函数分发到不同线程、进程，也会分发到不同的机器上执行。当你共享这样一个数据库的读取操作时，很可能引发服务器的QPS过高。
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例如，你在处理一个1万个用户id，如果beam很有效地将你的DoFn并行化了，你就可能观察到数据库的QPS增加了几千。如果你不仅是读取，还做了修改的话，就需要注意是不是有竞争风险了。这里你可以联想在操作系统中有关线程安全的相关知识。
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除了这种简单的增加一个成员变量的方法。如果我们需要共享的状态来自于另外一些Beam的数据处理的中间结果呢？这时候为了实现有状态DoFn我们需要应用Beam的Side input/side output计数。
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java
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```
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PCollectionView<Integer> mediumSpending = ...;
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PCollection<String> usersBelowMediumSpending =
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userIds.apply(ParDo
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.of(new DoFn<String, String>() {
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@ProcessElement
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public void processElement(@Element String userId, OutputReceiver<String> out, ProcessContext c) {
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int medium = c.sideInput(mediumSpending);
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if (findSpending(userId) <= medium) {
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out.output(userId);
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}
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}
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}).withSideInputs(mediumSpending)
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);
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```
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比如，在这个处理流程中，我们需要根据之前处理得到的结果，也就是用户的中位数消费数据，找到消费低于这个中位数的用户。那么，我们可以通过side input把这个中位数传递进DoFn中。然后你可以在ProcessElement的参数ProcessContext中拿出来这个side input。
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## Transform的优化
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之前我们也提到过，Beam中的数据操作都是lazy execution的。这使得Transform和普通的函数运算很不一样。当你写下面这样一个代码的时候，真正的计算完全没有被执行。
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```
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Pcollection1 = pcollection2.apply(Transform)
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```
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这样的代码仅仅是让Beam知道了“你想对数据进行哪些操作”，需要让它来构建你的数据处理有向图。之后Beam的处理优化器会对你的处理操作进行优化。所以，千万不要觉得你写了10个Transform就会有10个Transform马上被执行了。
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理解Transform的lazy execution非常重要。很多人会过度地优化自己的DoFn代码，想要在一个DoFn中把所有运算全都做了。其实完全没这个必要。
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你可以用分步的DoFn把自己想要的操作表达出来，然后交给Beam的优化器去合并你的操作。比如，在FlumeJava论文中提到的MSCR Fusion，它会把几个相关的GroupByKey的Transform合并。
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## 小结
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在这一讲中，我们学习了Transform的概念和基本的使用方法。通过文章中的几个简单的例子，你要做到的是了解怎样编写Transform的编程模型DoFn类。有状态DoFn在实际应用中尤其常见，你可以多加关注。
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## 思考题
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你可能会发现Beam的ParDo类似于Spark的map()或者是MapReduce的map。它们确实有很多相似之处。那你认为它们有什么不一样之处呢？
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欢迎你把答案写在留言区，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。
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