下面是使用Apache Beam和Python实现统计小于15的订单数量和大于等于15的订单数量的代码示例:
import apache_beam as beam
def count_sum(element):
order_id, amount = element.split(",")
amount = int(amount)
if amount < 15:
return [("less_than_15", (1, amount))]
else:
return [("greater_than_equal_15", (1, amount))]
with beam.Pipeline() as pipeline:
orders = (
pipeline
| beam.io.ReadFromText("input.txt") # 从input.txt读取订单数据
| beam.Map(count_sum) # 对每个订单进行统计
| beam.FlatMap(lambda x: x) # 将每个订单的统计结果展开成单个元素
| beam.CombinePerKey(lambda counts: (sum(counts), sum([amount for _, amount in counts])))
)
orders | beam.io.WriteToText("output.txt") # 将结果写入output.txt文件
在上面的代码中,假设订单数据的格式为order_id,amount
,例如1,10
表示订单ID为1的订单金额为10。
首先,我们定义了一个count_sum
函数,它根据订单金额将订单分为小于15和大于等于15两类。对于小于15的订单,我们返回("less_than_15", (1, amount))
,其中1
表示订单数量,amount
表示订单金额;对于大于等于15的订单,我们返回("greater_than_equal_15", (1, amount))
。
然后,我们使用Apache Beam创建了一个Pipeline,并将输入文件input.txt
中的订单数据读取到orders
PCollection中。接着,我们对每个订单应用count_sum
函数进行统计,并将统计结果展开成单个元素。最后,使用CombinePerKey
将相同Key的统计结果进行合并,得到每个Key的订单数量和订单金额总和。
最后,我们将结果写入输出文件output.txt
。
请根据实际情况修改输入文件的名称和格式,并根据需要修改输出文件的名称和路径。
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