目录：apache beam 个人使用经验总结目录和入门指导（Java）
就像spark-sql 一样，apache beam也有beam-sql， 就是能够输入1张模拟数据表， 然后通过sql语句来实现计算。
举个例子，我们不希望在数据源端执行 select * from tableA left join talbeB on tableA.id = tableB.id where tableA.id < 10 这句话， 因为这样很占用数据源端的计算资源（尤其是hive这类数仓）， 所以会希望把tableA和tableB的所有数据读入到自己的计算集群中，然后在beam里去执行这一句sql。
如何创建模拟表
首先要创建1个表的schema(模式)，或者说叫做表结构。 beam的schema采用builder模式进行建立。
Schema tableASchema = Schema.builder()
.addInt32Field("id")
.addStringField("name")
.build();
接着同样用builder模式去创建1条表的行记录
Row row1 = Row.withSchema(tableASchema)
.addValue(1)
.addValue("tony")
.build();
注意addValue的时候， 要按照schma里添加字段的顺序和类型来添加数据， 不要添加错了。
我们多造几条数据
Row row2 = Row.withSchema(tableASchema)
.addValue(2)
.addValue("tom")
.build();
Row row3 = Row.withSchema(tableASchema)
.addValue(3)
.addValue("jack")
.build();
造好后，用Create进行模拟表的创建,主要不要遗漏setRowSchema，否则会无法识别编码。
PCollection<Row> pTableA = pipeline.apply(Create.of(row1, row2, row3))
.setRowSchema(tableASchema);
这时候在pipeline运行时，pTableA数据集里就会塞进3行记录，但是现在还差1个表名。因此需要把数据集pTable变成PCollectionTuple
PCollectionTuple tupleTableA = PCollectionTuple.of(new TupleTag<>("tableA"), pTableA);
这时候"tableA"这个名字就通过new TupleTag赋予了pTableA，此时tupleTableA可以理解为1张模拟表了。
执行beam-sql
执行beam-sql前，要先添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.beam</groupId>
<artifactId>beam-sdks-java-extensions-sql</artifactId>
<version>${beam.version}</version>
</dependency>
接着用SQLTransform这个sdk即可实现beam-sql
// 执行bema-sql
PCollection<Row> afterSelectTableA
= tupleTableA.apply(SqlTransform.query("select name from tableA where id <= 2"));
// 打印结果
afterSelectTableA.apply(ParDo.of(new PrintStrFn()));
pipeline.run().waitUntilFinish();
