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Apache Beam

面试题库，共541道题

Apache Beam 概述

Apache Beam 是一个开源的统一编程模型，用于批量和流式数据处理。Apache Beam 提供了一致的编程接口，可以在不同的分布式执行引擎上运行。Apache Beam 支持多种编程语言，包括 Java, Python 和 Go。Apache Beam 的编程模型基于数据流，支持事件时间和处理时间。Apache Beam 提供丰富的数据处理转换操作，如映射、过滤、聚合、排序等。Apache Beam 支持与多种数据存储和处理系统集成，如 Apache Hadoop, Apache Spark, Google Cloud Dataflow 等。

数据处理与转换

Apache Beam 概述与工作原理 Apache Beam 编程模型与流程处理 Apache Beam 数据转换与操作 Apache Beam 的窗口与水印处理 Apache Beam 的数据窗口与聚合操作

IO 与连接器

Apache Beam IO 是 Apache Beam 框架的输入输出模块，用于实现数据的读取和写入操作。Apache Beam 支持丰富的输入输出源，包括文件系统（如Local File System、HDFS、GCS等）、消息队列（如Apache Kafka、Google Pub/Sub等）、数据库（如MySQL、PostgreSQL等）、以及各种其他数据源。Apache Beam 提供了丰富的连接器（IO connectors）来与不同类型的数据源进行交互，包括读取数据、写入数据，以及数据转换操作。Apache Beam 中的连接器（IO connectors）可以用于从外部数据源读取数据，将数据转换为 PCollection，然后再将 PCollection 写回到外部数据源。连接器在 Apache Beam 中起着关键作用，能够帮助用户实现与各种数据源的无缝集成和交互，实现灵活的数据处理和流水线开发。

并行处理与性能优化

Apache Beam 概述与基本概念并行处理与数据流模型 Apache Beam 流水线编程模型时间窗口和水印并行处理与数据分发性能调优与优化技巧

窗口与时间处理

Apache Beam 中的窗口基本概念 Apache Beam 中的固定窗口与滑动窗口 Apache Beam 中的事件时间与处理时间 Apache Beam 中的窗口合并策略 Apache Beam 中的窗口函数与触发器

事件驱动处理

Apache Beam 基本概念与原理 Apache Beam 数据模型与编程模型 Apache Beam 时间处理和窗口处理 Apache Beam 窗口函数与触发器 Apache Beam 水印与延迟数据处理 Apache Beam 事件时间与处理时间

数据合并与拆分

Apache Beam 概述 Apache Beam 中的数据合并与拆分操作 ParDo 函数的使用和实现 GroupByKey 操作的原理与应用 Windowing 和 Triggering 在 Apache Beam 中的应用

数据分析与聚合

Apache Beam 是一个用于大数据处理的开源分布式框架。Apache Beam 可以处理流式数据和批处理数据。Apache Beam 支持多种编程语言，包括 Java、Python 和 Go。Apache Beam 提供丰富的转换操作，如Map、Filter、Combine、GroupByKey 等。Apache Beam 支持多种数据源的连接，包括 Kafka、Pub/Sub、HDFS、GCS 等。Apache Beam 可以在多种分布式计算引擎上运行，如 Apache Flink、Apache Spark、Google Dataflow 等。

水印与延迟处理

水印（Watermark）的概念与作用事件时间与处理时间的区别基于水印的延迟处理策略窗口操作与窗口函数

数据流管道设计与实现

分布式计算理论和概念 Apache Beam 基本概念与特性数据流管道设计原则 Apache Beam SDK 使用与配置数据处理与转换操作事件时间处理与窗口操作数据输出与存储操作

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