Apache Beam

Apache Beam: دليل شامل للمبتدئين

Apache Beam هو نموذج برمجة مفتوح المصدر لتعريف ومعالجة مسارات البيانات المجمعة وغير المجمعة. يتيح لك Beam كتاب مسارات بيانات يمكن تشغيلها على مجموعة متنوعة من محركات التنفيذ، المعروفة باسم "الـ Runners"، مثل Apache Flink و Apache Spark و Google Cloud Dataflow. هذا يعني أنك تكتب الكود مرة واحدة وتشغله في أي مكان، مما يوفر مرونة كبيرة ويقلل من الاعتماد على تقنية معينة.

ما هي مشكلة معالجة البيانات التي يحلها Apache Beam؟

تقليديًا، كان على مطوري البيانات كتابة كود مختلف لكل محرك معالجة بيانات يستخدمونه. على سبيل المثال، إذا كنت تريد معالجة البيانات باستخدام Spark و Flink، فستحتاج إلى كتابة كود منفصل لكل منهما. هذا مضيعة للوقت ومحبط، خاصةً إذا كنت تريد تغيير محرك المعالجة في المستقبل.

Beam يحل هذه المشكلة من خلال توفير طبقة تجريد. أنت تكتب الكود الخاص بك باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Beam، ثم يترجم Beam هذا الكود إلى التعليمات المحددة المطلوبة بواسطة الـ Runner الذي اخترته.

المفاهيم الأساسية في Apache Beam

لفهم Apache Beam، من المهم أن تكون على دراية بالمفاهيم الأساسية التالية:

PCollection: هذا هو المفهوم الأساسي في Beam. إنه مجموعة موزعة وغير قابلة للتغيير من البيانات. فكر فيه كجدول بيانات كبير يتم تقسيمه عبر أجهزة متعددة.

PTransform: هذا هو عملية تحويل البيانات. إنه يأخذ PCollection واحدًا أو أكثر كمدخلات وينتج PCollection جديدًا كمخرج. أمثلة على PTransforms تشمل التصفية والتحويل والتجميع.

Pipeline: هذا هو الرسم البياني الكامل لمعالجة البيانات. إنه يتكون من سلسلة من PTransforms التي تطبق على PCollections.

Runner: هذا هو المحرك الذي ينفذ Pipeline. كما ذكرنا سابقًا، يمكن أن يكون Runner أي شيء من Apache Flink إلى Apache Spark إلى Google Cloud Dataflow.

Windowing: تقسيم البيانات إلى مجموعات أصغر بناءً على الوقت أو بعض المعايير الأخرى. هذا مهم بشكل خاص لمعالجة البيانات المتدفقة. نافذة زمنية

Triggering: تحديد متى يتم إخراج نتائج نافذة.

State: تخزين البيانات عبر عمليات المعالجة.

بناء Pipeline بسيط

دعنا نلقي نظرة على مثال بسيط لبناء Pipeline باستخدام Apache Beam في Python:

```python import apache_beam as beam

with beam.Pipeline() as pipeline:

 # قراءة البيانات من ملف نصي
 lines = pipeline | 'ReadMyFile' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

 # تقسيم كل سطر إلى كلمات
 words = lines | 'SplitLines' >> beam.FlatMap(lambda line: line.split())

 # حساب عدد مرات ظهور كل كلمة
 word_counts = words | 'CountWords' >> beam.combiners.Count.PerElement()

 # كتابة النتائج إلى ملف نصي
 word_counts | 'WriteMyFile' >> beam.io.WriteToText('output.txt')

```

في هذا المثال:

1. نستورد مكتبة Apache Beam. 2. ننشئ Pipeline جديدًا. 3. نقرأ البيانات من ملف نصي يسمى "input.txt" باستخدام `beam.io.ReadFromText`. 4. نقسم كل سطر إلى كلمات باستخدام `beam.FlatMap`. 5. نحسب عدد مرات ظهور كل كلمة باستخدام `beam.combiners.Count.PerElement`. 6. نكتب النتائج إلى ملف نصي يسمى "output.txt" باستخدام `beam.io.WriteToText`.

لاحظ استخدام رمز "|" (pipe) لربط PTransforms ببعضها البعض. هذا يوضح تدفق البيانات عبر Pipeline.

أنواع البيانات المدعومة

يدعم Apache Beam مجموعة متنوعة من أنواع البيانات، بما في ذلك:

السلاسل النصية (Strings)
الأعداد الصحيحة (Integers)
الأعداد العشرية (Floats)
القيم المنطقية (Booleans)
القوائم (Lists)
القاموس (Dictionaries)
الكائنات المخصصة (Custom Objects)

الـ Runners المدعومة

يدعم Apache Beam مجموعة واسعة من الـ Runners، بما في ذلك:

Apache Flink: محرك معالجة بيانات مفتوح المصدر يتميز بأداء عالٍ وقابلية التوسع. Flink
Apache Spark: محرك معالجة بيانات مفتوح المصدر شائع يستخدم على نطاق واسع في معالجة البيانات الضخمة. Spark
Google Cloud Dataflow: خدمة معالجة بيانات سحابية كاملة الإدارة من Google. Dataflow
Apache Samza: إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات المتدفقة. Samza
Direct Runner: يشغل Pipeline محليًا لأغراض الاختبار والتصحيح.

استخدام Apache Beam مع البيانات المتدفقة

Apache Beam ممتاز لمعالجة البيانات المتدفقة. يوفر ميزات مثل Windowing و Triggering التي تسمح لك بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام Beam لحساب متوسط عدد الزيارات إلى موقع ويب خلال آخر 5 دقائق. للقيام بذلك، يمكنك استخدام Windowing لتقسيم البيانات إلى نوافذ مدتها 5 دقائق و Triggering لتحديد متى يتم إخراج النتائج.

مزايا استخدام Apache Beam

قابلية النقل: اكتب الكود مرة واحدة وقم بتشغيله في أي مكان.
المرونة: اختر الـ Runner الذي يناسب احتياجاتك.
القابلية للتوسع: معالجة كميات كبيرة من البيانات بسهولة.
سهولة الاستخدام: واجهات برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة التعلم.
المجتمع النشط: مجتمع كبير وداعم من المطورين.

حالات الاستخدام الشائعة لـ Apache Beam

تحويل البيانات، التنظيف، والتحميل (ETL): استخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى تنسيق موحد، وتحميلها إلى وجهة.
معالجة البيانات المتدفقة في الوقت الفعلي: تحليل البيانات فور وصولها.
تحليلات البيانات الضخمة: معالجة كميات هائلة من البيانات للحصول على رؤى قيمة.
تطبيقات التعلم الآلي: تدريب نماذج التعلم الآلي وتطبيقها على البيانات.

Apache Beam والخيارات الثنائية (Binary Options)

على الرغم من أن Apache Beam ليس أداة مباشرة للتداول في الخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه في بناء خطوط أنابيب بيانات معقدة لتحليل بيانات السوق، وتحديد الاتجاهات، وتطوير استراتيجيات تداول آلية. على سبيل المثال:

تحليل بيانات الأسعار التاريخية: يمكن استخدام Beam لمعالجة كميات كبيرة من بيانات الأسعار التاريخية لتحديد الأنماط والاتجاهات. التحليل الفني
تحليل المشاعر الإخبارية: يمكن استخدام Beam لمعالجة البيانات النصية من مصادر الأخبار لتحديد المشاعر تجاه أصول معينة. تحليل المشاعر
بناء أنظمة التداول الآلية: يمكن استخدام Beam كجزء من نظام تداول آلي لتنفيذ الصفقات بناءً على شروط محددة. التداول الآلي
تحليل حجم التداول: فهم التغيرات في حجم التداول يمكن أن يشير إلى قوة الاتجاه أو انعكاس محتمل. حجم التداول
استراتيجيات التداول: يمكن لـ Beam معالجة البيانات لتحديد فرص التداول بناءً على استراتيجيات مثل استراتيجية المضاربة أو استراتيجية الاختراق.
مؤشرات فنية: حساب المؤشرات الفنية مثل المتوسط المتحرك أو مؤشر القوة النسبية باستخدام Beam.
تحديد الاتجاهات: استخدام Beam للكشف عن الاتجاهات الصاعدة أو الهابطة في بيانات الأسعار. الاتجاهات
إدارة المخاطر: يمكن استخدام Beam لتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة. إدارة المخاطر
تحسين الخوارزميات: استخدام Beam لتحسين أداء خوارزميات التداول.

مستقبل Apache Beam

Apache Beam هو مشروع نشط يتطور باستمرار. من المتوقع أن يستمر في اكتساب الشعبية مع تزايد الطلب على حلول معالجة البيانات المرنة والقابلة للتوسع.

الموارد الإضافية

الموقع الرسمي لـ Apache Beam: [1](https://beam.apache.org/)
توثيق Apache Beam: [2](https://beam.apache.org/documentation/)
دروس Apache Beam: [3](https://beam.apache.org/tutorials/)

الخلاصة

Apache Beam هو أداة قوية ومرنة لمعالجة البيانات. يوفر طريقة موحدة لكتابة وتشغيل مسارات البيانات على مجموعة متنوعة من المحركات، مما يوفر لك الوقت والمال ويقلل من الاعتماد على تقنية معينة. سواء كنت تقوم بمعالجة البيانات المجمعة أو المتدفقة، يمكن لـ Apache Beam مساعدتك في الحصول على رؤى قيمة من بياناتك.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين