大数据批处理流处理数据工程【免费下载链接】beamApache Beam is a unified programming model for Batch and Streaming data processing.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/beam4/beam点击查看免费下载本文围绕 Apache Beam 仓库中 .test-infra/jupyter 目录下的测试指标分析工作流展开讲解如何在本地用 Jupyter Notebook 从 Jenkinsci-beam.apache.org拉取 PreCommit 任务与单个测试用例的统计数据并通过 pandas、matplotlib 完成耗时画像与分位数分析。读完本文你将掌握这套测试基建的具体搭建步骤、Jenkins API 的调用约束、Notebook 各代码单元的解析逻辑以及向该目录提交改动时应遵守的约定。一、目录定位测试指标从采集到分析的第一站Apache Beam 的持续集成体系分为 GitHub Actions 与历史遗留的 Jenkins 两大部分具体分工可参见仓库根目录的 CI.md绝大多数 CI 工作流已迁移到 GitHub Actions而.test-infra目录则沉淀了与测试基础设施相关的脚本、指标同步与集群编排设施。其中 .test-infra/jupyter/README.md 明确说明该目录存放用于采集与分析测试指标test metrics的 Jupyter Notebook。当前目录中实际只有一个 Notebookprecommit_job_times.ipynb它对应目录内一句话定位——This notebook fetches test statistics from Jenkins即从 Jenkins 抓取 PreCommit 任务的统计信息。它并非通用数据分析教程而是 Beam 团队维护的一套可复用的 CI 指标观测工具用于回答诸如Java/Python/Go 的 PreCommit 任务最近跑得有多慢哪些单个测试用例耗时最长这类问题。二、环境准备基于 pip venv 的 Jupyter 安装README 给出了面向 Linux 的官方安装步骤核心是使用 Python 虚拟环境隔离依赖python3 -m venv ~/virtualenvs/jupyter source ~/virtualenvs/jupyter/bin/activate pip install jupyter # Optional packages, for example: pip install pandas matplotlib requests cd .test-infra/jupyter jupyter notebook # Should open a browser window.要点说明python3 -m venv ~/virtualenvs/jupyter创建独立虚拟环境避免污染系统 Pythonsource .../bin/activate激活环境后pip install jupyter安装 Notebook 服务本体pandas、matplotlib、requests 属于可选但实际必需的依赖——Notebook 的第一个代码单元直接import pandas as pd / numpy / matplotlib / requests缺一不可启动前先cd .test-infra/jupyter这样jupyter notebook打开后能直接浏览到precommit_job_times.ipynb。三、Notebook 总览四个层次的 Jenkins 指标分析precommit_job_times.ipynbnbformat 4Python 3 内核按执行顺序组织为六个代码单元整体形成任务级耗时采集 → 时间窗过滤 → 可视化 → 分位数统计 → 用例级数据采集 → 交互式分析的完整链路步骤作用关键产物单元 1导入 pandas / numpy / matplotlib / requests依赖就绪单元 2定义Build解析类拉取三个 PreCommit 任务的构建列表df任务级 DataFrame单元 3按 4 周 / 1 周 / 1 天三个时间窗切片df_4weeks/df_1week/df_1day单元 4用 matplotlib 绘制每个任务的耗时曲线趋势图单元 5计算总耗时与排队耗时的 95 百分位统计表单元 6抓取单个测试用例数据并按耗时排序df_tests 交互过滤器四、数据源约束访问 ci-beam.apache.org 的 API 红线Notebook 的 Markdown 说明里有一段必须遵守的硬性约束Note:Requests toci-beam.apache.orgmust contain a ?depth or ?tree argument, otherwise your IP will get banned. Policy翻译过来即所有发往ci-beam.apache.org的请求必须携带?depth或?tree参数否则 IP 会被封禁。这一策略来自 ASF 的 Jenkins API 使用规范目的是防止未限制返回深度的请求拖垮 Jenkins 实例。因此 Notebook 中每一处requests.get都显式携带了tree或depth参数——这是该仓库代码中体现 API 红线最直接的地方后续任何新增采集逻辑都应沿用这一约定。仓库内另一处 Jenkins 数据管道 .test-infra/metrics/sync/jenkins/syncjenkins.py 也遵循同样的约束例如其fetchJobs()使用https://ci-beam.apache.org/api/json?treejobs[name,url,lastCompletedBuild[id]]depth1将 Jenkins 构建记录同步到 PostgreSQL 的jenkins_builds表含timing_queuingDurationMillis、timing_totalDurationMillis等与 Notebook 同名概念的时间字段可见任务耗时是整个 Beam 测试指标体系共享的核心观测维度。五、任务级数据采集Build 类与 TimeInQueueAction单元 2 是整个 Notebook 的数据入口首先定义了一个继承自dict的Build类把 Jenkins 构建 JSON 规整为 DataFrame 可直接消费的字段# Fetch precommit job data from Jenkins. class Build(dict): def __init__(self, job_name, json): self[job_name] job_name self[result] json[result] self[number] json[number] self[timestamp] pd.Timestamp.utcfromtimestamp(json[timestamp] / 1000) self[queuingDurationMillis] -1 self[totalDurationMillis] -1 for action in json[actions]: if action.get(_class, None) jenkins.metrics.impl.TimeInQueueAction: self[queuingDurationMinutes] action[queuingDurationMillis] / 60000. self[totalDurationMinutes] action[totalDurationMillis] / 60000. if self[queuingDurationMinutes] -1: raise ValueError(could not find queuingDurationMillis in: %s, json) if self[totalDurationMinutes] -1: raise ValueError(could not find totalDurationMillis in: %s, json) # Can be builds (last 50) or allBuilds. builds_key allBuilds builds [] job_names [beam_PreCommit_Java_Cron, beam_PreCommit_Python_Cron, beam_PreCommit_Go_Cron] for job_name in job_names: url https://ci-beam.apache.org/job/%s/api/json % job_name params { tree: %s[result,number,timestamp,actions[queuingDurationMillis,totalDurationMillis]] % builds_key} r requests.get(url, paramsparams) data r.json() builds.extend([Build(job_name, build_json) for build_json in data[builds_key]]) df pd.DataFrame(builds)这段代码蕴含了三个值得展开的实现细节时间戳换算Jenkins 返回的timestamp是毫秒级 Unix 时间戳代码先除以 1000 再交给pd.Timestamp.utcfromtimestamp得到 UTC 时间用于后续时间窗过滤排队/总耗时的来源queuingDurationMillis与totalDurationMillis并不在构建 JSON 顶层而是藏在actions数组中_class jenkins.metrics.impl.TimeInQueueAction的条目里。解析时以-1作为哨兵值若构建缺失该 action 则直接抛出ValueError避免脏数据进入统计构建范围开关builds_key注释明确说明可选builds最近 50 次或allBuilds默认取allBuilds以最大化样本量。采集对象是三个定时运行的 PreCommit 任务beam_PreCommit_Java_Cron、beam_PreCommit_Python_Cron、beam_PreCommit_Go_Cron分别对应 Beam 三大语言 SDK 的 PreCommit 测试。请求通过tree参数精确限定需要的字段result,number,timestamp,actions[queuingDurationMillis,totalDurationMillis]既满足 ASF Jenkins API 的强制要求也大幅压缩了响应体积。六、时间窗过滤4 周 / 1 周 / 1 天三档切片单元 3 基于当前时刻动态计算三个分析窗口无需手工指定日期timestamp_cutoff pd.Timestamp.utcnow().tz_convert(None) - pd.Timedelta(weeks4) df_4weeks df[df.timestamp timestamp_cutoff] timestamp_cutoff pd.Timestamp.utcnow().tz_convert(None) - pd.Timedelta(weeks1) df_1week df[df.timestamp timestamp_cutoff] timestamp_cutoff pd.Timestamp.utcnow().tz_convert(None) - pd.Timedelta(days1) df_1day df[df.timestamp timestamp_cutoff]pd.Timestamp.utcnow()取当前 UTC 时间tz_convert(None)去掉时区信息以与Build中无时区的 timestamp 对齐比较随后依次回退 4 周、1 周、1 天生成截止点用布尔掩码过滤出三个 DataFrame。三个窗口的划分与后续分位数统计一一对应用于回答近期1 天/1 周与中长期4 周的耗时是否恶化。七、耗时可视化按任务绘制时间序列单元 4 为每个任务单独画一张时间-耗时曲线横轴为构建时间戳纵轴同时绘制排队时长与总时长两条线# Graphs of precommit job times. for job_name in job_names: duration_df df_4weeks[df_4weeks.job_name job_name] duration_df duration_df[[timestamp, queuingDurationMinutes, totalDurationMinutes]] ax duration_df.plot(xtimestamp) ax.set_title(job_name)duration_df.plot(xtimestamp)在 pandas 内部即调用 matplotlib 绘图ax.set_title(job_name)以任务名作为图标题。由于queuingDurationMinutes与totalDurationMinutes的取值是Build解析时从毫秒换算出的分钟数图上直接以分钟为纵轴单位便于人工判读排队瓶颈与总耗时的变化趋势。八、分位数统计95 百分位画像单元 5 是 Notebook 的核心分析输出针对三个时间窗 × 三个任务分别计算全部构建与仅 SUCCESS 构建的总耗时 95 百分位以及排队耗时的 95 百分位# Get 95th percentile of precommit run times. test_dfs {4 weeks: df_4weeks, 1 week: df_1week, 1 day: df_1day} metrics [] for sample_time, test_df in test_dfs.items(): for job_name in job_names: df_times test_df[test_df.job_name job_name] for percentile in [95]: total_all np.percentile(df_times.totalDurationMinutes, qpercentile) total_success np.percentile(df_times[df_times.result SUCCESS].totalDurationMinutes, qpercentile) queue np.percentile(df_times.queuingDurationMinutes, qpercentile) metrics.append({job_name: %s %s %dth % ( job_name.replace(beam_PreCommit_,).replace(_GradleBuild,), sample_time, percentile), totalDurationMinutes_all: total_all, totalDurationMinutes_success_only: total_success, queuingDurationMinutes: queue, }) pd.DataFrame(metrics).sort_values(job_name)几个值得注意的设计用result SUCCESS过滤出成功构建再计算分位数从而把失败/中断构建对总耗时分布的扰动分离出来totalDurationMinutes_all与totalDurationMinutes_success_only两列形成对照任务名在展示时被清洗beam_PreCommit_前缀与_GradleBuild后缀被剥掉只保留Java、Python、Go与时间窗、百分位组合如Java 4 weeks 95th结果通过pd.DataFrame(metrics).sort_values(job_name)输出为便于直接阅读的统计表。为什么选 95 百分位而非平均值对于 CI 耗时观测平均值易被个别极端慢构建拉高而 95 百分位更贴近用户在绝大多数情况下会遭遇的等待时间是判断 PreCommit 任务健康度的稳健指标。九、用例级分析抓取单个测试的耗时与状态如果说前五个单元回答任务整体多慢单元 6 则下沉到哪个测试用例最慢。它通过 Jenkins 的testReportAPI 抓取每个构建的详细测试结果# Fetch individual test data (precommit) from Jenkins. MAX_FETCH_PER_JOB_TYPE 5 test_results_raw [] for job_name in list(df.job_name.unique()): if job_name beam_PreCommit_Go_Cron: # TODO: Go builds are missing testReport data on Jenkins. continue build_nums list(df.number[df.job_name job_name].unique()) num_fetched 0 for build_num in build_nums: url https://ci-beam.apache.org/job/%s/%s/testReport/api/json?depth1 % (job_name, build_num) print(., end) r requests.get(url) if not r.ok: # Typically a 404 means that the job is still running. print(skipping (%s): %s % (r.status_code, url)) continue raw_result r.json() raw_result[job_name] job_name raw_result[build_num] build_num test_results_raw.append(raw_result) num_fetched 1 if num_fetched MAX_FETCH_PER_JOB_TYPE: break print( done)这里有三处工程细节值得留意Go 任务被显式跳过代码注释指出 Go 构建在 Jenkins 上缺少testReport数据TODO: Go builds are missing testReport data on Jenkins因此只采集 Java 与 Python深度参数?depth1这是访问 ASF Jenkins API 必须携带的参数之一同时保证suites与cases嵌套结构能被完整返回404 的语义处理注释说明typically a 404 means that the job is still running即正在运行中的构建还没有生成测试报告代码选择跳过而非报错并用MAX_FETCH_PER_JOB_TYPE 5限制每个任务最多抓取 5 个构建控制请求总量、避免触发封禁。十、用例数据规整与交互式 Top-N 分析抓回的原始 JSON 嵌套在suites - cases两层结构中单元 6 的下半部分先定义TestResult类做扁平化再完成聚合、排序与交互过滤# Analyze individual test results. class TestResult(dict): def __init__(self, job_name, build_num, json): self[job_name] job_name self[build_num] build_num self[name] json[name] self[duration] json[duration] self[className] json[className] self[status] json[status] test_results [] for test_result_raw in test_results_raw: job_name test_result_raw[job_name] build_num test_result_raw[build_num] for suite in test_result_raw[suites]: for case in suite[cases]: test_results.append(TestResult(job_name, build_num, case)) df_tests pd.DataFrame(test_results) df_tests df_tests.drop(columns[build_num]) df_tests df_tests.groupby([className, job_name, name, status], as_indexFalse).max() df_tests df_tests.sort_values(duration, ascendingFalse) def filter_test_results(job_name, status): res df_tests if job_name ! all: res res[res.job_name job_name] if status ! all: res res[res.status status] return res.head(n20) from ipywidgets import interact interact(filter_test_results, job_name[all] list(df_tests.job_name.unique()), status[all] list(df_tests.status.unique()))分析逻辑可以拆解为四步扁平化遍历suites下的每个cases把name用例名、className所属类、duration、status连同任务名抽出来丢掉冗余的build_num去重取极值以(className, job_name, name, status)为键做groupby(...).max()同一个测试在多个构建中出现时只保留最大耗时记录聚焦最坏情况排序按duration降序排列让最慢的测试排在最前交互过滤借助ipywidgets.interact生成任务名与状态两个下拉控件回调filter_test_results支持job_name、status两个维度过滤含all全选并固定返回 Top 20。运行后即可在 Notebook 内交互查看Java/Python 任务中最慢的 20 个测试用例这是定位具体性能瓶颈的最后一环也是排查 PreCommit 超时的直接入口。十一、提交规范清空 Cell 输出再提交README 对向该目录提交改动提出了明确要求属于仓库的协作约定To minimize file size, diffs, and ease reviews, please clear all cell output (cell - all output - clear) before committing.即为了控制文件体积、缩小 diff 并方便评审提交前必须执行 Jupyter 菜单中的Cell - All Output - Clear清空全部单元格输出。这一点对.ipynb尤其重要Notebook 是 JSON 格式输出内容尤其是图表与大型 DataFrame会以 base64 文本形式内嵌未清理的输出会让每次运行结果都写进 diff污染代码评审。仓库中 precommit_job_times.ipynb 所有单元格的outputs均为空数组正是这一约定的实际体现。十二、关联设施Beam 测试指标体系的完整拼图该 Notebook 并非孤立存在它与仓库内其他测试基建共同构成指标闭环读者可按需延伸.test-infra/metrics/sync/jenkins/syncjenkins.py以定时任务方式把 Jenkins 构建记录含timing_queuingDurationMillis、timing_totalDurationMillis写入 PostgreSQL 的jenkins_builds表其配套的 README 提供了基于 Docker 的本地运行方式docker run ... -e JENSYNC_PORT5432 ... syncjenkins.py可视为 Notebook 的长期归档版.test-infra/junitxml_report.py解析 JUnitXML 格式测试报告输出类名.用例名 状态文本流适合离线对比 nosetests 与 pytest 的测试收集差异与 Notebook 的在线 API 采集形成互补.test-infra/metrics/grafana包含大量 Grafana Dashboard 定义与 InfluxDB/PostgreSQL 存储配置是这些测试指标在监控面板上的最终呈现层CI.md描述 Beam 整体 CI 环境GitHub Actions 与 Jenkins 迁移历史为理解 PreCommit 任务在整个发布与测试流程中的位置提供背景。结语.test-infra/jupyter 目录虽小却浓缩了 Apache Beam 测试指标观测的完整方法论从遵守 ASF Jenkins API 的tree/depth约束安全取数到用TimeInQueueAction拆分排队与执行耗时再到以 95 百分位和 Top-N 用例排序定位瓶颈。无论是想复现 Beam 的 CI 耗时分析还是为自己的开源项目搭建类似的 Jenkins 指标观测 Notebook本文梳理的代码路径、参数含义与提交规范都能直接照搬使用。赞分享大数据批处理流处理数据工程【免费下载链接】beamApache Beam is a unified programming model for Batch and Streaming data processing.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/beam4/beam点击查看免费下载相关推荐如何用Apache Beam监控生产管道Metrics指标与任务调试完整指南如何用Apache Beam监控生产管道Metrics指标与任务调试完整指南 Apache Beam 是统一的批流一体数据处理编程模型而 监控生产管道 的可大数据批处理流处理数据工程KeyDB深度解析多线程Redis分支的终极性能指南KeyDB深度解析多线程Redis分支的终极性能指南 你是否曾因Redis单线程架构在高并发场景下遇到性能瓶颈而苦恼当QPS超过10万时Redis的CPU数据库KV存储缓存数据存储minikube v1.25.2 time-to-k8s 基准测试解读从零到可用 Kubernetes 集群的耗时剖析minikube v1.25.2 time to k8s 基准测试解读从零到可用 Kubernetes 集群的耗时剖析 本篇技术指南围绕 minikube 仓云原生容器编排CLI开发工具上一篇5分钟快速部署开源三国杀网页版完全配置指南下一篇Puck安全最佳实践防范XSS与CSRF攻击创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
