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Apache 软件基金会镜像

Apache Beam Java SDK容器。⚠️注意⚠️此容器已被弃用，请参见README，已由Java 8容器（https://hub.docker.com/r/apache/beam_java8_sdk）或新的Java 11容器（https://hub.docker.com/r/apache/beam_java11_sdk）替代。

2 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：Apache 软件基金会镜像仓库类型：镜像最近更新：5 年前

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Apache Beam Java SDK 容器

⚠️重要通知⚠️

此容器已被弃用。已由 https://hub.docker.com/r/apache/beam_java8_sdk 或新的 https://hub.docker.com/r/apache/beam_java11_sdk 替代。

镜像概述

Apache Beam 是一个统一的模型，用于定义批处理和流处理数据并行处理管道，以及一组特定于语言的 SDK，用于构建管道和在分布式处理后端（包括 Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow 和 Hazelcast Jet）上执行管道的运行器。

核心功能与特性

Beam 模型

Beam 的模型源于 Google 的多个内部数据处理项目，包括 MapReduce、FlumeJava 和 Millwheel，最初被称为“Dataflow 模型”。关键概念包括：

PCollection：表示数据集合，大小可以是有界或无界
PTransform：表示将输入 PCollection 转换为输出 PCollection 的计算
Pipeline：管理准备执行的 PTransforms 和 PCollections 的有向无环图
PipelineRunner：指定管道应在何处以及如何执行

支持的 SDKs

Beam 支持多种特定于语言的 SDK，用于根据 Beam 模型编写管道。目前包含 Java、Python 和 Go 的 SDK。

支持的运行器

Beam 通过 PipelineRunners 支持在多个分布式处理后端执行程序，当前可用的运行器包括：

DirectRunner：在本地机器上运行管道
DataflowRunner：提交管道到 Google Cloud Dataflow
FlinkRunner：在 Apache Flink 集群上运行管道
SparkRunner：在 Apache Spark 集群上运行管道
JetRunner：在 Hazelcast Jet 集群上运行管道

使用说明

⚠️ 此容器已被弃用，建议使用以下替代容器：

https://hub.docker.com/r/apache/beam_java8_sdk
https://hub.docker.com/r/apache/beam_java11_sdk

入门指南

要学习如何编写 Beam 管道，请参考官方网站上的快速入门指南：

Java 快速入门
Python 快速入门
Go 快速入门

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您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 beam_java_sdk 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/apache/beam_java_sdk:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull apache/beam_java_sdk:<标签>

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