PiflowX
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PiflowX新增Apache Beam引擎支持

参考资料：

Apache Beam 架构原理及应用实践-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

在之前的文章中有介绍过，PiflowX是支持spark和flink计算引擎，其架构图如下所示：

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在piflow高度抽象的流水线组件的支持下，我们可以很轻松的扩展计算引擎的支持，比如spark和flink,当然还可以是apache beam。

什么是Apache Beam

Apache Beam 架构原理及应用实践-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

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大数据起源于 Google 2003年发布的三篇论文 GoogleFS、MapReduce、BigTable 史称三驾马车，可惜 Google 在发布论文后并没有公布其源码，但是 Apache 开源社区蓬勃发展，先后出现了 Hadoop，Spark，Apache Flink 等产品，而 Google 内部则使用着闭源的 BigTable、Spanner、Millwheel。这次 Google 没有发一篇论文后便销声匿迹，2016年2月 Google 宣布 Google DataFlow 贡献给 Apache 基金会孵化，成为 Apache 的一个顶级开源项目。然后就出现了 Apache Beam，这次不它不是发论文发出来的，而是谷歌开源出来的。2017年5月17日 发布了第一个稳定版本2.0。

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Apache Beam 的定义如上图，其定位是做一个统一前后端的模型。其中，管道处理和逻辑处理是自己的，数据源和执行引擎则来自第三方。那么，Apache Beam 有哪些好处呢？

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① 统一数据源，现在已经接入的 java 语言的数据源有34种，正在接入的有7种。Python 的13种。这是部分的数据源 logo，还有一些未写上的，以及正在集成的数据源。基本涵盖了整个 IT 界每个时代的数据源，数据库。

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② 统一编程模型，Beam 统一了流和批，抽象出统一的 API 接口。

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③ 统一大数据引擎，现在支持性最好的是 flink，spark，dataflow 还有其它的大数据引擎接入进来。

等等。。。。。。

PiflowX新架构

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PiflowX可同时支持spark、flink和beam。借助beam的统一性，甚至可以一套逻辑同时运行在多种计算引擎下。

Beam引擎执行演示

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PiflowX新增Beam计算引擎

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