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Cette page explique comment installer le SDK Apache Beam afin de pouvoir exécuter vos pipelines sur le service Dataflow.
Installer les versions du SDK
Le SDK Apache Beam est un modèle de programmation Open Source pour les pipelines de données. Vous définissez ces pipelines avec un programme Apache Beam et pouvez choisir un exécuteur, tel que Dataflow, pour les lancer.
Java
La dernière version du SDK Apache Beam pour Java est la version 2.67.0. Pour en savoir plus sur les modifications incluses dans la version, consultez l'annonce la concernant.
Pour obtenir le SDK Apache Beam pour Java à l'aide de Maven, utilisez l'un des artefacts disponibles dans le répertoire central Maven.
Ajoutez des dépendances et des outils de gestion des dépendances à votre fichier pom.xml pour l'artefact SDK. Pour en savoir plus, consultez la page Gérer les dépendances de pipeline dans Dataflow.
La dernière version du SDK Apache Beam pour Python est la version 2.67.0. Pour en savoir plus sur les modifications incluses dans la version, consultez l'annonce la concernant.
Pour obtenir le SDK Apache Beam pour Python, utilisez l'un des packages disponibles dans l'index de packages Python.
Installez la roue Python en exécutant la commande suivante :
pip install wheel
Pour installer la dernière version du SDK Apache Beam pour Python, exécutez la commande suivante depuis un environnement virtuel :
pip install 'apache-beam[gcp]'
En fonction de la connexion, l'installation peut prendre un certain temps.
Pour mettre à niveau une installation Apache Beam existante, utilisez l'indicateur --upgrade :
pip install --upgrade 'apache-beam[gcp]'
Go
La dernière version du SDK Apache Beam pour Go est la version 2.67.0. Pour en savoir plus sur les modifications incluses dans la version, consultez l'annonce la concernant.
Pour installer la dernière version du SDK Apache Beam pour Go, exécutez la commande suivante :
go get -u github.com/apache/beam/sdks/v2/go/pkg/beam
Configurer l'environnement de développement
Pour en savoir plus sur la configuration de votre projet Google Cloud et de votre environnement de développement pour utiliser Dataflow, suivez l'un des tutoriels :
Les détails d'installation dépendent de votre environnement de développement. Si vous utilisez Maven, plusieurs versions du SDK Dataflow peuvent être "installées" dans un ou plusieurs dépôts Maven locaux.
Java
Pour connaître la version du SDK Dataflow exécutée par un pipeline spécifique, vous pouvez consulter la sortie de la console lors de l'exécution avec DataflowPipelineRunner ou BlockingDataflowPipelineRunner. La console affiche un message semblable au suivant, qui contient les informations liées à la version du SDK Dataflow :
Python
Pour connaître la version du SDK Dataflow exécutée par un pipeline spécifique, vous pouvez consulter la sortie de la console lors de l'exécution avec DataflowRunner. La console affiche un message semblable au suivant, qui contient les informations liées à la version du SDK Dataflow :
Go
Pour connaître la version du SDK Dataflow exécutée par un pipeline spécifique, vous pouvez consulter la sortie de la console lors de l'exécution avec DataflowRunner. La console affiche un message semblable au suivant, qui contient les informations liées à la version du SDK Dataflow :
INFO: Executing pipeline on the Dataflow Service, ...
Dataflow SDK version: <version>
Étapes suivantes
Dataflow s'intègre à Google Cloud CLI.
Pour obtenir des instructions sur l'installation de l'interface de ligne de commande Dataflow, consultez la page Utiliser l'interface de ligne de commande Dataflow.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis page provides instructions on how to install the Apache Beam SDK, which is an open-source programming model used for defining data pipelines that can be executed on a runner like Dataflow.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe latest release version of the Apache Beam SDK is 2.63.0 for Java, Python, and Go, and the page includes instructions on how to install it for each language.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe installation process for the Apache Beam SDK differs depending on the language being used, with Maven being used for Java, the Python Package Index (PyPI) for Python, and \u003ccode\u003ego get\u003c/code\u003e for Go.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo find the Dataflow SDK version that a pipeline is running, you can check the console output during pipeline execution, as it will display a message containing the version information.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Dataflow service now fully supports official Apache Beam SDK releases, with the Dataflow SDK 2.5.0 being its last separate release.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Install the Apache Beam SDK\n\nThis page shows you how to install the [Apache Beam SDK](https://beam.apache.org/) so\nthat you can run your pipelines on the Dataflow service.\n| **Dataflow SDK Deprecation Notice:** The Dataflow SDK 2.5.0 is the last Dataflow SDK release that is separate from the Apache Beam SDK releases. The Dataflow service fully supports official Apache Beam SDK releases. See the Dataflow [support page](/dataflow/support) for the support status of various SDKs.\n\nInstall SDK releases\n--------------------\n\nThe [Apache Beam SDK](https://beam.apache.org/get-started/beam-overview/)\nis an open source programming model for data pipelines. You define these\npipelines with an Apache Beam program and can choose a runner, such as\nDataflow, to execute your pipeline. \n\n### Java\n\nThe latest released version for the Apache Beam SDK for Java is\n**2.67.0** . See the [release\nannouncement](https://beam.apache.org/blog/beam-2.67.0/) for information about the changes included in the release.\n\nTo get the Apache Beam SDK for Java using Maven, use one of\nthe released artifacts from the\n[Maven Central Repository](https://search.maven.org/search?q=apache-beam).\n\nAdd dependencies and dependency management tools to your\n`pom.xml` file for the SDK artifact. For details, see\n[Manage pipeline dependencies in Dataflow](/dataflow/docs/guides/manage-dependencies#java).\n\nFor more information about Apache Beam SDK for Java dependencies,\nsee\n[Apache Beam SDK for Java dependencies](https://beam.apache.org/documentation/sdks/java-dependencies/)\nand\n[Managing Beam dependencies in Java](https://beam.apache.org/blog/managing-beam-dependencies-in-java/)\nin the Apache Beam documentation.\n\n### Python\n\nThe latest released version for the Apache Beam SDK for Python is\n**2.67.0** . See the [release\nannouncement](https://beam.apache.org/blog/beam-2.67.0/) for information about the changes included in the release.\n\nTo obtain the Apache Beam SDK for Python, use one of the released\npackages from the [Python Package Index](https://pypi.org/project/apache-beam/).\n\nInstall Python wheel by running the following command: \n\n```\npip install wheel\n```\n\nInstall the latest version of the Apache Beam SDK for Python by running the\nfollowing command from a virtual environment: \n\n```\npip install 'apache-beam[gcp]'\n```\n\nDepending on the connection, the installation might take some time.\n\nTo upgrade an existing installation of apache-beam, use the `--upgrade` flag: \n\n```\npip install --upgrade 'apache-beam[gcp]'\n```\n| As of October 7, 2020, Dataflow no longer supports Python 2 pipelines. For more information, see [Python 2 support on\n| Google Cloud](/python/docs/python2-sunset#dataflow).\n\n### Go\n\nThe latest released version for the Apache Beam SDK for Go is\n**2.67.0** . See the [release\nannouncement](https://beam.apache.org/blog/beam-2.67.0/) for information about the changes included in the release.\n\nTo install the latest version of the Apache Beam SDK for Go, run the\nthe following command: \n\n```\ngo get -u github.com/apache/beam/sdks/v2/go/pkg/beam\n```\n| **Note:** Version numbers have the form *major.minor.patch* and are incremented as follows: *major* version for incompatible API changes, *minor* version for new functionality added in a backward-compatible manner, and *patch* version for forward-compatible bug fixes. APIs that are marked experimental can change at any point.\n\nSet up your development environment\n-----------------------------------\n\nFor information about setting\nup your Google Cloud project and development environment to use\nDataflow, follow one of the tutorials:\n\n- [Create a Dataflow pipeline using Java](/dataflow/docs/guides/create-pipeline-java)\n- [Create a Dataflow pipeline using Python](/dataflow/docs/guides/create-pipeline-python)\n- [Create a Dataflow pipeline using Go](/dataflow/docs/guides/create-pipeline-go)\n\nSource code and examples\n------------------------\n\nThe Apache Beam source code is available in the\n[Apache Beam repository](https://github.com/apache/beam)\non GitHub. \n\n### Java\n\nCode samples are available in the Apache Beam\n[Examples directory](https://github.com/apache/beam/tree/master/examples/java/src/main/java/org/apache/beam/examples) on GitHub.\n\n### Python\n\nCode samples are available in the Apache Beam\n[Examples directory](https://github.com/apache/beam/tree/master/sdks/python/apache_beam/examples) on GitHub.\n\n### Go\n\nCode samples are available in the Apache Beam\n[Examples directory](https://github.com/apache/beam/tree/master/sdks/go/examples) on GitHub.\n\nFind the Dataflow SDK version\n-----------------------------\n\nInstallation details depend on your development environment. If you're using\nMaven, you can have multiple versions of the Dataflow SDK\n\"installed,\" in one or more local Maven repositories. \n\n### Java\n\nTo find out what version of the Dataflow SDK that a given pipeline is running, you can look at\nthe console output when running with `DataflowPipelineRunner` or\n`BlockingDataflowPipelineRunner`. The console will contain a message like\nthe following, which contains the Dataflow SDK version information:\n\n### Python\n\nTo find out what version of the Dataflow SDK that a given pipeline is running, you can look at\nthe console output when running with `DataflowRunner`. The console will contain a message like\nthe following, which contains the Dataflow SDK version information:\n\n### Go\n\nTo find out what version of the Dataflow SDK that a given pipeline is running, you can look at\nthe console output when running with `DataflowRunner`. The console will contain a message like\nthe following, which contains the Dataflow SDK version information: \n\n```\n INFO: Executing pipeline on the Dataflow Service, ...\n Dataflow SDK version: \u003cversion\u003e\n```\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Dataflow integrates with the Google Cloud CLI. For instructions about installing the Dataflow command-line interface, see [Using the Dataflow command-line interface](/dataflow/pipelines/dataflow-command-line-intf).\n- To learn which Apache Beam capabilities Dataflow supports, review the [Apache Beam capability matrix](https://beam.apache.org/documentation/runners/capability-matrix/)."]]
