如何在收益/收益率中停止多余的重复,同时仍保持给定键:值对的运行总额?

时间:2019-03-31 22:00:10

标签: python dictionary generator pipeline apache-beam

将Pcollection传递到下一个变换后,对于给定的街道和事故计数,我只需要一个KV对,就可以将变换的收益/收益相乘。

我的理解是,生成器可以通过保持值来帮助实现这一目标,但这只能解决部分问题。我曾尝试确定大小,然后再发送到下一个转换,但是我还没有找到能使我真正传递Pcollection元素大小的方法。

class CountAccidents(beam.DoFn):
    acci_dict = {}

    def process(self, element):
        if self.acci_dict.__contains__(element[0]['STREET_NAME']):
            self.acci_dict[element[0]['STREET_NAME']] += 1
        else:
            self.acci_dict.update({element[0]['STREET_NAME']: 1})
        if self.acci_dict != {}:
            yield self.acci_dict


def run():
    with beam.Pipeline() as pl:
        test = (pl | 'Read' >> beam.io.ReadFromText('/modified_Excel_Crashes_Chicago.csv')
                   | 'Map Accident' >> beam.ParDo(AccidentstoDict())
                   | 'Count Accidents' >> beam.ParDo(CountAccidents())
                   | 'Print to Text' >> beam.io.WriteToText('/letstestthis', file_name_suffix='.txt'))```                                                      

Input Pcollection:
[{'CRASH_DATE': '3/25/19 0:25', 'WEATHER_CONDITION': 'CLEAR', 'STREET_NAME': 'KOSTNER AVE', 'CRASH_HOUR': '0'}]
[{'CRASH_DATE': '3/24/19 23:40', 'WEATHER_CONDITION': 'CLEAR', 'STREET_NAME': 'ARCHER AVE', 'CRASH_HOUR': '23'}]
[{'CRASH_DATE': '3/24/19 23:30', 'WEATHER_CONDITION': 'UNKNOWN', 'STREET_NAME': 'VAN BUREN ST', 'CRASH_HOUR': '23'}]

I expect to get this: 
{'KILPATRICK AVE': 1, 'MILWAUKEE AVE': 1, 'CENTRAL AVE': 2, 'WESTERN AVE': 6, 'DANTE AVE': 1}

What I get is this(a slow build-up till complete): 
{'KOSTNER AVE': 1}
{'KOSTNER AVE': 1, 'ARCHER AVE': 1}
{'KOSTNER AVE': 2, 'ARCHER AVE': 2, 'VAN BUREN ST': 1}

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您需要对每个键进行组合,对于Count,您可以在此处使用它:

https://beam.apache.org/releases/pydoc/2.9.0/apache_beam.transforms.combiners.html

读取操作后,输出一个KeyValue,其值为{STREET,1},然后输出每个按键变换的计数,这将为您提供街道的全局计数。

例如,如果您希望每周输出一次,则从那里轻松添加Windowing功能。您只需要将时间戳记和窗口添加到调用中。这样做的示例在这里:

In a batch pipeline how do I assign timestamps to data from the batch sources for example csv files in a Beam pipeline