combiner.export()的用法

`combiner.export()`是在Apache Beam中用于将数据分区聚合成一个结果的方法。它是在 `CombineFn` 类中定义的，用于将处理数据的逻辑从数据流管道中提取出来并将其分离。

`combiner.export()` 方法可以将 `CombineFn` 对象导出为一个可序列化的字节序列，使得该对象可以在不同的计算节点上执行。这个方法的返回值是一个 `CombineFn`, 它可以在分布式计算环境中使用。

下面是一个使用 `combiner.export()` 方法的示例：

import apache_beam as beam

class MeanCombineFn(beam.CombineFn):
    def create_accumulator(self):
        return (0.0, 0)

    def add_input(self, sum_count, input):
        (sum, count) = sum_count
        return sum + input, count + 1

    def merge_accumulators(self, accumulators):
        sums, counts = zip(*accumulators)
        return sum(sums), sum(counts)

    def extract_output(self, sum_count):
        (sum, count) = sum_count
        return sum / count if count else float('NaN')

p = beam.Pipeline()

# create a PCollection
data = p | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5])

# apply the MeanCombineFn to the PCollection
mean = data | beam.CombineGlobally(MeanCombineFn())

# export the MeanCombineFn as a serializable object
serialized_mean = mean.combiner.fn.export()

# use the exported object in a new pipeline
new_pipeline = beam.Pipeline()

new_data = new_pipeline | beam.Create([6, 7, 8, 9, 10])

new_mean = new_data | beam.CombineGlobally(serialized_mean)

result = new_mean | beam.Map(print)

new_pipeline.run()

在这个例子中，我们首先定义了一个自定义的 `MeanCombineFn` 类，它将数据流中的所有元素相加并计算平均值。然后我们将 `MeanCombineFn` 应用于一个数据 PCollection，将其导出为一个可序列化的对象 `serialized_mean`，然后在一个新的管道中使用该对象来处理另一个 PCollection。