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Apache Beam研究
介绍 Apache Beam是Google开源的，旨在统一批处理和流处理的编程范式，核心思想是将批处理和流处理都抽象成Pipeline、Pcollection、PTransform三个概念。 Dataflow）完成，由各个计算引擎提供Runner供Apache Beam调用，而Apache Beam提供了Java、Python、Go语言三个SDK供开发者使用。 Apache Beam的编程模型 Apache Beam的编程模型的核心概念只有三个： Pipeline：包含了整个数据处理流程，分为输入数据，转换数据和输出数据三个步骤。 Beam会决定如何进行序列化、通信以及持久化，对于Beam的runner而言，Beam整个框架会负责将元素序列化成下层计算引擎对应的数据结构，交换给计算引擎，再由计算引擎对元素进行处理。 如何设计Apache Beam的Pipeline 在官方文档中给出了几个建议： Where is your input data stored?
1.8K10发布于 2018-09-18 - 来自专栏Pytorch实践
Beam Search
本文重提Beam Search主要是因为在智能对话生成式模型中，Beam Search被应用在解码过程。而对话系统的生成式模型，本公众号也曾经进行过介绍。 本文主要解决如下三个问题： Q1： 在生成式对话系统中，为什么会使用Beam Search算法？ Q2： Beam Search的具体原理是什么？ 使用Beam Search的原因，不是保证每个时刻得到单个词的概率最大，而是要保证y1,y2,...ym这个序列的联合概率最大。 对于Q2，这里主要从解码过程进行介绍Beam Search的基本原理。 Beam Search简单地可以理解为包搜索，就是每次算法会维持一个Beam，Beam里就是已经解码出来的Top K个候选，K表示Beam Size大小，Top K的计算就是按概率的大小排序。 对于Q3，由于上述的Beam Search容易陷入局部最优，或者说容易让某个Beam起到主导作用，这时解码产生的回复，Beam中的候选很相似，让回复比较单一。
1.9K40发布于 2018-06-07 - 来自专栏开源心路
Beam-介绍
Beam每6周更新一个小版本。 编程模型 第一层是现有各大数据处理平台（spark或者flink）,在Beam中它们也被称为Runner。 Beam数据流水线具体会分配多少个Worker,以及将一个PCollection分割成多少个Bundle都是随机的。但是Beam数据流水线会尽可能让整个处理流程达到完美并行。 <dependency> <groupId>org.apache.beam</groupId> <artifactId>beam-runners-spark</artifactId> <version> flink运行模式 Flink Runner 是 Beam 提供的用来在 Flink 上运行 Beam Pipeline 的模式。 <dependency> <groupId>org.apache.beam</groupId> <artifactId>beam-runners-google-cloud-dataflow-java</
1.1K20编辑于 2023-06-29 - 来自专栏AI工程落地
TensorRT LLM--Beam Search
Beam Search思想介绍：如何通俗的理解beam search？ - 知乎 (zhihu.com) LLM里的Beam Search 在模型解码过程中，模型是根据前一个结果继续预测后边的，依次推理，此时为了生成完整的句子，需要融合多个step的输出，目标就是使得输出序列的每一步的条件概率相乘最大 beam search对贪心算法做了优化，在每个step取beam num个最优的tokens。 下图beam num=2，第一步先选取最优的2个值{A,C}；在第二步，A和C作为输入，继续预测，则有10个可能得结果，然后再取其中最大的2个，作为输入，进行第三步，取结果中概率最大的2个,得到2个结果 TensorRT LLM中对Beam Search的支持 GPTAttention算子支持波束搜索，在上下文阶段，每个输入序列计算单个波束。
1.6K10编辑于 2023-11-21 - 来自专栏开源心路
Beam-链路顺序
简介 这个的介绍在我的另一篇博文中（Beam-介绍），在此不在再赘述，最近碰到个有意思的事，聊聊beam的链路，简单来说自己操作的一些函数中间有些转换组件，注册在链路中，在此截了一张官网的图片。 PCollectionList<String> plist = PCollectionList.empty(pipeline); plist.and(p1); pipeline.run(); 以导流的方式放到beam }) ); } 一个简单的多语句多输出的操作，输出多个PDone(Poutput)，因为在同个pipeline中分发不同的输出，又因beam 我使用JDBCIO连接hive一些大数据体系的库，这样用beam才会用到些精髓的东西，做这些测试案例用mysql因为方便些，原理相似。 Beam-介绍：https://blog.csdn.net/qq_19968255/article/details/96158013
35410编辑于 2023-06-29 - 来自专栏容器计算
Apache Beam的Docker Demo
Beam 是什么？ Apache Beam 是统一的批/流数据处理的编程模型。本文主要是参考官方文档，用 Docker 来快速跑起来一个用 Beam 来构建的 Flink 程序来处理数据的 Demo。 git clone https://github.com/ecesena/docker-beam-flink.git cd docker-beam-flink 然后大家可以看看文件夹的树状结构。 # 从依赖的 flink 镜像开始构建镜像 FROM flink # 下载 beam-starter，可以先理解为一个预先写好的基于 Beam 的 Flink 作业 RUN curl -L https ://github.com/ecesena/beam-starter/releases/download/v0.1/beam-starter-0.1.jar > /root/downloads/beam-starter
1.2K21发布于 2020-08-06 - 来自专栏深度学习与python
通过 Java 来学习 Apache Beam
Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内置的 IO 连接器 Apache Beam 连接器可用于从几种类型的存储中轻松提取和加载数据。 开发人员不需要手动分配负载，因为 Beam 为它提供了一个抽象。 Beam 的编程模型 Beam 编程模型的关键概念： PCollection：表示数据的集合，如从文本中提取的数字或单词数组。 Java 本地依赖 beam-sdk-java-core：包含所有的 Beam 模型类。 beam-runners-direct-java：默认情况下 Beam SDK 将直接使用本地 Runner，也就是说管道将在本地机器上运行。 扩展 Beam 我们可以通过编写自定义转换函数来扩展 Beam。自定义转换器将提高代码的可维护性，并消除重复工作。
2.1K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏程序猿的大杂烩
大数据框架—Flink与Beam
Apache Beam是 Apache 软件基金会于2017年1 月 10 日对外宣布的开源平台。Beam 为创建复杂数据平行处理管道，提供了一个可移动（兼容性好）的 API 层。 这层 API 的核心概念基于 Beam 模型（以前被称为 Dataflow 模型），并在每个 Beam 引擎上不同程度得执行。 除去已经提到的三个，还包括 Beam 模型和 Apache Apex。 Beam特点： 统一了数据批处理（batch）和流处理（stream）编程范式， 能在任何执行引擎上运行。 Beam的官方网站： https://beam.apache.org/ ---- 将WordCount的Beam程序以多种不同Runner运行 Beam Java的快速开始文档： https:/ /beam.apache.org/get-started/quickstart-java/ 安装Beam的前置也是需要系统具备jdk1.7以上版本的环境，以及Maven环境。
2.9K20发布于 2020-09-23 - 来自专栏SAMshare
BigData | Beam的基本操作（PCollection）
为了保证最大的处理输出，不同机器都是独立运行的，因此处理的顺序也就无从得知，因此PCollection并不像我们常用的列表、字典什么等等的有索引，比如list[1]、dict[1]等， 02 无界性 因为Beam Beam要求Pipeline中的每个PCollection都要有Coder，大多数情况下Beam SDK会根据PCollection元素类型或者生成它的Transform来自动推断PCollection 因为Coder会在数据处理过程中，告诉Beam如何把数据类型进行序列化和逆序列化，以方便在网络上传输。 apache_beam.coders.registry.register_coder(int, BigEndianIntegerCoder) ? /78055152 一文读懂2017年1月刚开源的Apache Beam http://www.sohu.com/a/132380904_465944 Apache Beam 快速入门（Python 版
1.7K20发布于 2019-08-09 - 来自专栏Java架构师必看
BEAM188简单应用「建议收藏」
今天说一说BEAM188简单应用,希望能够帮助大家进步!!! 目录 BEAM188简介 APDL应用实例 显示梁三维图 BEAM188简介 BEAM188-3D线性有限应变梁 Beam188 单元适合于分析从细长到中等粗短的梁结构，该单元基于铁木辛哥梁结构理论 Beam188/beam189 可以采用sectype、secdata、secoffset、secwrite 及secread 定义横截面。本单元支持弹性、蠕变及素性模型(不考虑横截面子模型)。 建立单元beam188 ET,1,BEAM188 ! 设置beam的section SECTYPE, 1, BEAM, CTUBE, BEAM1, 0 SECOFFSET, CENT SECDATA,0.01,0.015,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
2.1K10编辑于 2022-01-24 - 来自专栏SAMshare
BigData | Apache Beam的诞生与发展
Index FlumeJava／Millwheel／Dataflow Model的三篇论文 Apache Beam的诞生 Apache Beam的编程模式 ? Apache Beam的诞生 上面说了那么多，感觉好像和Apache Beam一点关系都没有，但其实不然。 使得工程师写好的算法逻辑与底层运行环境分隔开，即直接使用Beam提供的API就可以直接放在任何支持Beam API的底层系统上运行。 Apache Beam的编程模式 在了解Beam的编程模式前，我们先看看beam的生态圈： ? Beam的编程模型将所有的数据处理逻辑都分割成上述的4个维度，所以我们在基于Beam SDK构建数据处理业务逻辑时，只需要根据业务需求，按照这4个维度调用具体的API即可。 ?
1.7K10发布于 2019-07-08 - 来自专栏纸鱼AI
Transformers中的Beam Search高效实现
目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beam search，而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beam search实现。 source: http://www.wuyuanhao.com/2020/03/20/解读beam-search-1-2/ 当一个batch中有m个句子需要同时执行beam search时，beam = [] # 保存三元组(beam_token_score, token_id, effective_beam_id) for beam_token_rank, (beam_token_id # batch_idx=1时，真实beam_id如下式计算为4或5 effective_beam_id = batch_idx * num_beams + beam_id 保存第beam_id个句子累加到当前的log_prob以及当前的token_id next_sent_beam.append((beam_token_score
5.9K30发布于 2020-08-07 - 来自专栏Spark学习技巧
Apache Beam 架构原理及应用实践
Apache Beam 的优势 Apache Beam 的架构设计 Apache Beam 的核心组件刨析 AloT PB 级实时数据,怎么构建自己的“AI 微服务”？ ▌Apache Beam 是什么？ 1. Apache Beam 的前世今生 ? ▌Apache Beam 的架构设计 我们接下来看一下 Beam 架构是怎样的： 1. Apache Beam 的总体架构 ? 那我们看一下 Beam 有哪些大厂在使用。 知道他们使用 Beam ，咱们了解一下他们用 Beam 做了什么？ ▌关于持续问题咨询： Apache Beam 官方网站 https://beam.apache.org/ Apache Beam 开源地址 https://github.com/apache/beam
4.2K20发布于 2019-10-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
Seq2Seq中Beam search算法
这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。 第一篇文章：[L1]Seq2Seq中Beam Seach的应用场景； 第二篇文章：[L2]Seq2Seq中Beam Seach贪心算法和维特比算法 a Beam Search 现在正式来介绍Beam Beam Search方法中有一个关键的参数Beam Size B，这个B是远远小于 的，即 。 对于Viterbi算法我们填一个 的表格，那其实对于beam search算法来说我们填的是一个 的表格。直观的来看beam search比Viterbi算法效率高很多，因为 。 ，那下面那上面的第二步输出说明一下这些变量表示的具体含义： ▲递推公式具体含义 有了上面的认识，我们就可以填表了： ▲使用Beam Search算法填的表格 那看看beam search算法的复杂度：
1.9K10发布于 2020-04-10 - 来自专栏王小雷
Apache Beam WordCount编程实战及源码解读
概述：Apache Beam WordCount编程实战及源码解读,并通过intellij IDEA和terminal两种方式调试运行WordCount程序，Apache Beam对大数据的批处理和流处理 1.Apache Beam编程实战–前言，Apache Beam的特点与关键概念。 Apache Beam 于2017年1月10日成为Apache新的顶级项目。 可扩展：编写和分享新的SDKs，IO连接器和transformation库 部分翻译摘自官网：Apacher Beam 官网 1.2.Apache Beam关键概念： 1.2.1.Apache Beam 2.Apache Beam编程实战–Apache Beam源码解读 基于maven,intellij IDEA，pom.xm查看 完整项目Github源码 。 org.apache.beam.sdk.transforms.SimpleFunction; import org.apache.beam.sdk.transforms.Sum; import org.apache.beam.sdk.values.KV
2.5K60发布于 2018-01-02 - 来自专栏开源部署
Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink
AI前线导读：本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合 Beam玩转Kafka和Flink。 在国内，大部分开发者对于 Beam 还缺乏了解，社区中文资料也比较少。InfoQ 期望通过 **Apache Beam 实战指南系列文章** 推动 Apache Beam 在国内的普及。 Flink 有并行处理，Beam 有吗？ Beam 在抽象Flink的时候已经把这个参数抽象出来了，在Beam Flink 源码解析中会提到。 3. Flink流批写程序的时候和Beam有什么不同？底层是Flink还是Beam?
4.4K20编辑于 2022-07-14 - 来自专栏性能与架构
谷歌开源的大数据处理项目 Apache Beam
Apache Beam 是什么？ Beam 是一个分布式数据处理框架，谷歌在今年初贡献出来的，是谷歌在大数据处理开源领域的又一个巨大贡献。 数据处理框架已经很多了，怎么又来一个，Beam有什么优势？ Beam的解决思路 1）定义一套统一的编程规范 Beam有一套自己的模型和API，支持多种开发语言。 开发人员选择自己喜欢的语言，按照Beam的规范实现数据处理逻辑。 Beam的思路简单理解就是： 你们都按照我的规范写代码，然后告诉我你想在哪个框架上运行，我就能自动搞定，如果你什么时候想换个框架了，代码不用动，告诉我要换成谁就行了。 Beam 怎么用？ Beam 的出发点很好，可以一次编码，多引擎平滑迁移，但他的目标有点大，想做成大数据处理的标准，有点难度，希望能 Beam 能顺利发展起来，值得关注。 项目地址 http://beam.apache.org
1.8K110发布于 2018-04-04 - 来自专栏NLP小白的学习历程
Greedy Search VS Beam Search 贪心搜索 vs 集束搜索
在做NLP领域的NMT或者chatbot等方面的工作时，在进行inference（推理）的时候，经常会用到两种搜索方式，即Greedy Search和Beam Search。 1. Beam Search。 Beam Search可以认为是维特比算法的贪心形式，在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低，而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量。 针对上例，得到如下计算（beam size=2） ?
1.3K30发布于 2020-11-13 - 来自专栏NewBeeNLP
你一直在用的Beam Search，是否真的有效？
beam search作为一种启发式搜索算法，并不能保证或是有效逼近全局最优解，但大量实践表明beam search给出的结果几乎总是令人满意的。 作者发现beam search给出的解在绝大多数情况下都没有足够接近exact search给出的解，但exact search生成的文本的BLEU分数比beam search要糟糕得多，「这说明beam 」来解释了beam search隐含的归纳偏差是什么以及为什么beam search生成的句子更符合人类的认知。 Beam Search beam search是一种截断的广度优先搜索，可以看作是greedy search的简单推广，beam search可表示为 其中每个时刻 的候选集为 。 Regularized Beam Search 之前提到，在使用标准的MAP目标函数生成文本时，随着beam size的增大，文本质量会下降，因此作者测试了用beam search来解码加上UID正则化的目标函数
2.4K51发布于 2020-12-08 - 来自专栏Flink实战应用指南
Flink Forward 2019--实战相关(6)--Google分享与Beam整合
Apache Beam: Portability in the times of Real Time Streaming -- Pablo Estrada(Google) Apache Beam was written in Go and Python; then I’ll mention some cool tools in the Beam ecosystem. Apache Beam：实时流媒体时代的可移植性-- Pablo Estrada(Google) Apache Beam于2016年由谷歌的大数据团队开放源代码，并已成为一个活跃社区。 Beam是一个用于定义数据工作流，并运行在不同的runners（包括Flink）的框架。 在本文中，我将讨论一些可以用 Beam+Flink 做的很酷的事情，比如运行用Go和Python编写的管道；然后我将介绍Beam生态系统中的一些很酷的工具。
74120发布于 2019-07-02
腾讯云开发者
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