Google Cloud Dataflow Bewertungen & Produktdetails

Dataflow kann problemlos auf mehrere Instanzen skalieren, wenn es eine große Menge an Daten verarbeitet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist manchmal schwierig, ein Problem in Ihrer Pipeline zu debuggen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es handelt sich um ein PaaS-basiertes Angebot, das auf Open Source basiert. Es kann auch zur Verarbeitung von Datenströmen und Batch-Daten verwendet werden. Es dauert nur wenige Minuten bis Stunden, um eine große Menge an Daten in die Benutzerdatenbank zu verschieben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die anfängliche Bereitstellung war riskant und stieß auf einige Probleme. Ein großartiges Werkzeug, um eine große Menge an Daten zu bewegen, aber die schlechte Dokumentation machte die Implementierung zu einer problematischen Erfahrung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Im Backend verwendet das Tool das Apache Beam-Framework. Pipelines können lokal mit DirectRunner und einfach in Google-Cloud-Maschinen gestartet werden. Das Durchgehen von Logs und Debugging ist gut. Die Verfolgung des Status von Pipeline-Jobs ist ausgezeichnet, und es ist einfach, die Debug-Logs von jedem Schritt mit der Benutzeroberfläche anzusehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist schwierig, für Anfänger zu beginnen. Aber mit mehr Übung und Erfahrung ist Dataflow ein gutes Werkzeug für sowohl Streaming- als auch Batch-Datenpipelines. Die Dokumentation könnte etwas besser sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dataflow basiert auf Apache Beam. Seine Bibliothek ist relativ leicht zu verstehen. Man kann relativ schnell loslegen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts, was mir an Dataflow nicht gefällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Cloud Dataflow bietet serverlose Verarbeitung zur Handhabung von Big Data. Es kann Millionen von Datensätzen in jeder Form, ereignisbasiert oder als Batch, verarbeiten und hat eine hervorragende Durchsatzrate. Mit den verschiedenen SDKs, die es bereitstellt, wie Python, Java usw., ist es auch sehr entwicklerfreundlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts wirklich. Es müssen einige zusätzliche Funktionen zum Python-SDK hinzugefügt werden, wie es in Java der Fall ist, aber das wird geschehen, wenn das Produkt wächst. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Tool basiert auf dem bekannten Apache Beam Framework und kann lokal oder auf einem internen GCP-Runner in der GCP-Cloud ausgeführt werden. Es bietet eine großartige Auswahl an Instrumenten, um mit Stream-Daten und Batch-Daten auf sehr schnelle Weise zu arbeiten. Es ist sehr einfach, eine Pipeline auszuführen und den Fortschritt des Jobs zu verfolgen. Viel leistungsfähiger und einfacher als Dataproc mit nativem Spark. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht so klare Dokumentation. Du solltest viel damit üben, um die Konfiguration für deinen speziellen Fall zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Google Dataflow, basierend auf Apache Beam, ist eine effiziente und kostengünstige Möglichkeit, Daten mit Java oder Python in Googles Bigquery zu ETL. Das Laden von Daten kann im Batch- oder Streaming-Modus erfolgen, was praktisch ist, da Sie Ihre aktuellen Batch-Anforderungen erfüllen und die Tür für zukünftiges Streaming offen lassen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Python-Version hinkt Java ziemlich hinterher und es gibt eine beträchtliche Lernkurve. Ich würde es nicht als "schlüsselfertig" betrachten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Fähigkeit, Ihre Daten automatisch auf verschiedene Google-Speicherdienste zu übertragen. Das Übertragen Ihrer Daten in Echtzeit zu sehen, ist großartig für die Kommunikation mit Kunden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich möchte, dass Cloud Dataflow über eine eigene API verfügt, die entweder von einer Drittanbieter-App oder von Google Cloud Functions aufgerufen werden kann. Wenn diese Fähigkeiten bereits verfügbar sind, sollten sie besser dokumentiert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

es ist einfach, in Eclipse zu entwickeln und von der lokalen Maschine oder in der Cloud auszuführen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

während des Tests wurde nur ein Knoten viele Male verwendet und es war frustrierend Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist eine hyper-skalierbare Plattform, um ETL für meinen Arbeitsablauf durchzuführen und einfach zu bedienen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es dauert Zeit, virtuelle Maschinen für Google Dataflow hochzufahren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.