Google Cloud Dataflow Reseñas y Detalles del Producto

Dataflow puede escalar automáticamente a múltiples instancias si está manejando una gran cantidad de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces es difícil depurar un problema en tu canalización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una oferta basada en PaaS que se basa en el código abierto. También se puede utilizar para procesar flujos de datos y datos por lotes. Solo toma de unos minutos a horas mover una gran cantidad de datos a la base de datos de los usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

el despliegue inicial fue arriesgado y enfrentó pocos problemas

Una gran herramienta para mover una gran cantidad de datos, pero la documentación deficiente hizo que la implementación fuera una experiencia problemática Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En el backend, la herramienta utiliza el marco de Apache Beam. Las canalizaciones se pueden iniciar localmente usando DirectRunner y fácilmente en máquinas de Google Cloud. Revisar los registros y depurar es bueno. El seguimiento del estado de los trabajos de canalización es excelente, y es fácil ver los registros de depuración de cada paso usando la interfaz de usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es difícil comenzar para los principiantes. Pero con más práctica y experiencia, Dataflow es una buena herramienta tanto para flujos de datos en streaming como por lotes. La documentación podría ser un poco mejor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dataflow se basa en Apache Beam. Su biblioteca es bastante fácil de entender. Puedes comenzar a trabajar bastante rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no me guste de Dataflow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cloud Dataflow ofrece procesamiento sin servidor para manejar Big Data. Puede procesar millones de registros en cualquier forma, ya sea basada en eventos o por lotes, y tiene un excelente rendimiento. Con los diferentes SDK que proporciona, como Python, Java, etc., también es muy amigable para los desarrolladores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente nada. Es necesario añadir algunas características al SDK de Python como en Java, pero eso sucederá a medida que el producto crezca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta herramienta está basada en el conocido marco de Apache Beam y puede ejecutarse localmente o en un ejecutor interno de GCP en la nube de GCP. Tiene un gran conjunto de instrumentos para trabajar con datos de flujo y datos por lotes de manera muy rápida. Es muy fácil ejecutar la canalización y seguir el progreso del trabajo. Mucho más potente y fácil que Dataproc con Spark nativo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Documentación no tan clara. Deberías practicar mucho con eso para captar la configuración para tu caso particular. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Google Dataflow, basado en Apache Beam, es una forma eficiente y económica de ETL de datos en Bigquery de Google usando Java o Python. La carga de datos se puede realizar en lotes o en streaming, lo cual es bueno ya que puedes satisfacer tus necesidades actuales de lotes y dejar la puerta abierta para el streaming futuro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La versión de Python está bastante atrasada en comparación con Java y hay una curva de aprendizaje considerable. No lo consideraría "llave en mano". Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La capacidad de automatizar el traslado de tus datos a diferentes servicios de almacenamiento de Google. Ver la transferencia de datos en tiempo real es excelente para comunicarse con los clientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gustaría que Cloud Dataflow tuviera su propia API que pudiera ser utilizada tanto desde una aplicación de terceros como desde Google Cloud Functions. Si esas capacidades ya están disponibles, entonces deberían estar mejor documentadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

es fácil desarrollar en Eclipse y ejecutar desde una máquina local o en la nube Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

durante la prueba, usó solo un nodo muchas veces y fue frustrante Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una plataforma hiperescalable para hacer ETL para mi flujo de trabajo y fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se necesita tiempo para iniciar máquinas virtuales para Google Dataflow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.