下面是一个Apache Beam Pipeline的Java示例，它将从文本文件中读取数据并对其进行转换和聚合：
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.transforms.Count;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个Pipeline对象
Pipeline pipeline = Pipeline.create();
// 从文本文件中读取数据
PCollection<String> lines = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));
// 将每一行拆分成单词，并标记每个单词出现了一次
PCollection<KV<String, Long>> wordCounts =
lines.apply(MapElements.into(TypeDescriptors.strings())
.via((String line) -> line.split("[^\\p{L}]+")))
.apply(Count.perElement());
// 将结果写入到文本文件中
wordCounts.apply(MapElements.into(TypeDescriptors.strings())
.via((KV<String, Long> wordCount) -> wordCount.getKey() + ": " + wordCount.getValue()))
.apply(TextIO.write().to("output.txt"));
// 运行Pipeline
pipeline.run().waitUntilFinish();
}
}
该示例中使用的转换包括：
TextIO.read()：从文本文件中读取数据。MapElements.into()：将一个类型的元素转换成另一个类型的元素。Count.perElement()：计算每个键值对出现的次数。TextIO.write()：将结果写入到文本文件中。
在执行该示例时，需要将输入文件路径和输出文件路径替换为实际的文件路径。
