데이터의 양이 계속 증가하고 데이터 처리 요구 사항이 점점 더 복잡해짐에 따라 기존의 데이터 처리 방법은 더 이상 현대 사회의 요구를 충족하지 못할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Google은 기존 접근 방식을 변경하고 일괄 처리 및 스트림 처리에서 동일한 API 및 아키텍처를 사용할 수 있는 솔루션을 제공하는 새로운 통합 데이터 처리 프레임워크인 Apache Beam을 제공합니다.
이 기사에서는 Apache Beam을 사용하여 PHP 개발에서 일괄 처리 및 스트림 처리를 위한 통합 인터페이스와 아키텍처를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
Apache Beam은 개발자가 단일 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 분산 데이터 처리를 구현할 수 있는 오픈 소스 빅 데이터 처리 프레임워크입니다. Apache Beam의 주요 목표는 일괄 처리와 스트림 처리가 동일한 API를 사용하여 처리될 수 있도록 통일된 인터페이스와 아키텍처를 제공하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 다양한 컴퓨팅 엔진에 대해 다르게 코딩할 필요 없이 다양한 데이터 처리 요구에 맞는 다양한 컴퓨팅 엔진을 선택할 수 있습니다.
Apache Beam은 Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow 등과 같은 다양한 컴퓨팅 엔진과 통합될 수 있습니다. 따라서 개발자는 코드를 변경하지 않고도 비즈니스 요구에 가장 적합한 컴퓨팅 엔진을 선택할 수 있습니다.
Apache Beam은 데이터 처리 효율성을 높이고, 데이터 흐름을 빠르게 구현하며, 코드 가독성을 향상시키는 일련의 장점을 제공합니다. 다음은 Apache Beam의 도움으로 달성된 기능입니다.
Apache Beam을 사용하면 개발자가 동일한 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 일괄 처리 및 스트림 처리 프로그램을 개발할 수 있으므로 코드 아키텍처를 간단하고 이해하기 쉽게 만들고 코드 가독성 가독성. 또한 Apache Beam은 모듈식 코드 설계를 제공하고 데이터 흐름에서 처리 논리를 추상화하므로 개발자는 기본 시스템 세부 정보에 신경 쓰지 않고도 데이터 처리 자체에 집중할 수 있습니다.
Apache Beam은 Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow 등을 포함한 여러 컴퓨팅 엔진과의 통합을 지원합니다. 개발자는 코드를 변경할 필요 없이 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 가장 적합한 컴퓨팅 엔진을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 Apache Beam은 다양한 시나리오에서 일관성과 유연성을 유지하는 프레임워크가 됩니다.
Apache Beam의 분산 처리 아키텍처를 사용하면 확장성이 뛰어나면서 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. Apache Beam은 대규모 데이터 세트를 처리할 때 분산 처리를 통해 속도를 크게 향상시키는 확실한 이점을 제공합니다.
Apache Beam을 사용하여 일괄 및 스트림 처리를 위한 통합 인터페이스와 아키텍처를 구현하는 방법을 이해하기 위해 구현된 구체적인 예를 소개합니다. Apache Beam을 사용하여 이 예제에서는 JSON 파일에서 데이터를 추출하여 MySQL 데이터베이스에 씁니다.
Apache Beam을 사용하기 전에 관련 종속 라이브러리 및 확장 프로그램을 설치해야 합니다. PHP에서는 다음 확장을 설치해야 합니다.
이 두 확장은 PECL 설치 프로그램을 통해 설치할 수 있습니다. 예를 들어 Linux 시스템에서는 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
sudo apt-get install -y php-pear curl php7.x-dev libcurl4-openssl-dev sudo pecl install grpc protobuf
Apache Beam을 설치하기 전에 Composer를 설치했는지 확인하세요.
다음 명령을 실행하여 Apache Beam 구성 요소를 설치합니다.
composer require apache/beam-php-sdk
Apache Beam에서 파이프라인(파이프라인)은 데이터 처리 워크플로의 기본 구성 요소입니다. 파이프라인은 일련의 PTransform(처리 작업)과 PCollection(데이터 수집)으로 구성됩니다.
이 예에서는 세 가지 PTransform을 사용해야 합니다.
use ApacheBeamCreate;
use ApacheBeamExamplesCompleteJSONToMySQLJSONToMySQLMySQLConfiguration;
use ApacheBeamPipelineBuilder;
class JsonToMySqlPipeline
{
private $pipelineBuilder;
private $input;
private $output;
public function __construct($input, $output)
{
$this->pipelineBuilder = new PipelineBuilder([
'appName' => 'json-to-mysql-pipeline'
]);
$this->input = $input;
$this->output = $output;
}
public function build()
{
$this->pipelineBuilder
->apply(Create::fromArray([[$this->input]]))
->apply(
'Transform JSON to Associative Array',
MapElements::into(
DataTypes::ARRAY(
DataTypes::STRING(), DataTypes::STRING()
)
)->via(
function ($json) {
$data = json_decode($json, true);
return [
'name' => $data['name'],
'age' => $data['age']
];
}
)
)
->apply(
'Write to MySQL',
new WriteToMySQL(
$this->output,
new MySQLConfiguration(
$host = 'localhost',
$port = '3306',
$user = 'root',
$password = '',
$database = 'beam',
$table = 'users'
)
)
);
}
public function run()
{
$this->pipelineBuilder->run();
}
}마지막으로 주 함수에서 파이프라인 실행을 시작해야 합니다.
$input = 'data/users.json'; $output = 'mysql'; $pipeline = new JsonToMySqlPipeline($input, $output); $pipeline->build(); $pipeline->run();
Apache Beam을 사용하면 동일한 API 및 아키텍처 세트를 간단하게 사용할 수 있습니다. 일괄 처리 및 스트림 처리가 쉽습니다. Apache Beam으로 생성된 파이프라인은 이식 가능하고 여러 컴퓨팅 엔진에서 실행될 수 있으므로 데이터 흐름에 대한 기본 프레임워크의 차이점을 추상화할 수 있습니다. PHP 개발에 Apache Beam을 사용하여 일괄 처리 및 스트림 처리를 위한 통합 인터페이스와 아키텍처를 구현하면 프로그래머의 개발 효율성을 높이는 동시에 처리 효율성과 확장성도 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 Apache Beam을 사용하여 PHP 개발에서 일괄 처리 및 스트림 처리를 위한 통합 인터페이스와 아키텍처를 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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