Чтобы установить Apache Beam, вы можете использовать следующую команду:

pip install apache-beam

Эта команда установит пакет Apache Beam Python из индекса пакетов Python (PyPI).

Установив Apache Beam, вы можете использовать его для построения конвейеров обработки данных. Вот некоторые распространенные методы и примеры кода с использованием Apache Beam:

1. Чтение данных из источника:

   import apache_beam as beam
   # Read data from a text file
   lines = (
      pipeline
      | beam.io.ReadFromText('input.txt')
   )
   # Read data from a database
   results = (
      pipeline
      | beam.io.Read(beam.io.ReadFromMySQL(
          host='localhost', database='mydb', table='mytable'))
   )

2. Применение преобразований:

   # Transform each element in the collection
   transformed_data = (
      lines
      | beam.Map(lambda element: element.upper())
   )
   # Filter elements based on a condition
   filtered_data = (
      lines
      | beam.Filter(lambda element: element.startswith('A'))
   )

3. Группировка и агрегирование данных:

   # Group elements by a key
   grouped_data = (
      lines
      | beam.Map(lambda element: (element[0], element))
      | beam.GroupByKey()
   )
   # Perform aggregation on grouped data
   aggregated_data = (
      grouped_data
      | beam.Map(lambda element: (element[0], sum(element[1])))
   )

4. Запись данных в приемник:

   # Write data to a text file
   transformed_data | beam.io.WriteToText('output.txt')
   # Write data to a database
   aggregated_data | beam.io.WriteToBigQuery(
      'project:dataset.table',
      schema='key:STRING,value:INTEGER',
      create_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
      write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND
   )

Это всего лишь несколько примеров методов, которые можно использовать с Apache Beam. Библиотека предоставляет множество дополнительных функций и возможностей для создания масштабируемых конвейеров обработки данных.