Google Cloud Dataflow Funktionen

Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit Diese Funktion wurde in 11 Google Cloud Dataflow Bewertungen erwähnt.

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern Diese Funktion wurde in 11 Google Cloud Dataflow Bewertungen erwähnt.

Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw. Diese Funktion wurde in 10 Google Cloud Dataflow Bewertungen erwähnt.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen Diese Funktion wurde in 11 Google Cloud Dataflow Bewertungen erwähnt.

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren 12 Rezensenten von Google Cloud Dataflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Wie in 12 Google Cloud Dataflow Bewertungen berichtet. Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud

Basierend auf 10 Google Cloud Dataflow Bewertungen. Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten.

Die Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten zu verarbeiten.

Die Möglichkeit, nahtlos mit einer anderen Softwareplattform zusammenzuarbeiten.

Verarbeitung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen in Echtzeit, sobald sie eintreffen.

Tools zum Visualisieren und Analysieren von Daten.