Di Google
Come valuteresti la tua esperienza con Google Cloud Dataflow?
Big Query è la funzione più apprezzata in Google Cloud. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Non ho ancora trovato nulla che non mi piaccia di questa piattaforma. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Dataflow può facilmente scalare automaticamente a più istanze se sta gestendo una grande quantità di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
A volte è difficile eseguire il debug di un problema nella tua pipeline. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
È un'offerta basata su PaaS che si basa sull'open source. Può anche essere utilizzata per elaborare flussi di dati e dati batch. Ci vogliono solo pochi minuti o ore per trasferire una grande quantità di dati al database degli utenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
il dispiegamento iniziale era rischioso e ha affrontato alcuni problemi
Un ottimo strumento per spostare una grande quantità di dati, ma la scarsa documentazione ha reso l'implementazione un'esperienza problematica Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Nel backend, lo strumento utilizza il framework Apache Beam. Le pipeline possono essere avviate localmente utilizzando DirectRunner e facilmente nelle macchine cloud di Google. Esaminare i log e fare il debug è buono. Monitorare lo stato dei lavori delle pipeline è eccellente, ed è facile consultare i log di debug di ogni passaggio utilizzando l'interfaccia utente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Trovarlo difficile da iniziare per i principianti. Ma con più pratica ed esperienza, Dataflow è un buon strumento sia per i flussi di dati in streaming che per i batch. La documentazione potrebbe essere un po' migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Dataflow si basa su Apache Beam. La sua libreria è abbastanza facile da capire. Puoi iniziare a usarla abbastanza rapidamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Non c'è nulla che non mi piaccia di Dataflow Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Cloud Dataflow offre elaborazione serverless per gestire Big Data. Può elaborare milioni di record in qualsiasi forma, basata su eventi o batch, e ha un'eccellente capacità di throughput. Con i diversi SDK che fornisce, come Python, Java, ecc., è anche molto amichevole per gli sviluppatori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Niente di particolare. È necessario aggiungere alcune funzionalità al SDK di Python come in Java, ma ciò accadrà man mano che il prodotto cresce. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Questo strumento si basa sul noto framework Apache Beam e può essere eseguito localmente o su un runner interno GCP nel cloud GCP. Ha un ottimo set di strumenti per lavorare con dati in streaming e dati batch in modo molto veloce. È molto facile eseguire una pipeline e monitorare i progressi del lavoro. Molto più potente e facile di Dataproc con Spark nativo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Documentazione non così chiara. Dovresti esercitarti molto con essa per capire la configurazione per il tuo caso particolare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Google Dataflow, basato su Apache Beam, è un modo efficiente ed economico per ETL i dati in Bigquery di Google utilizzando Java o Python. Il caricamento dei dati può essere eseguito in modalità batch o streaming, il che è utile poiché puoi soddisfare le tue attuali esigenze di batch e lasciare la porta aperta per lo streaming futuro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
La versione Python è piuttosto indietro rispetto a Java e c'è una curva di apprendimento piuttosto ripida. Non la considererei "pronta all'uso". Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
La capacità di automatizzare lo spostamento dei tuoi dati tra diversi servizi di archiviazione Google. Vedere il trasferimento dei dati in tempo reale è ottimo per comunicare con i clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Vorrei che Cloud Dataflow avesse una propria API che potesse essere utilizzata sia da un'app di terze parti che da Google Cloud Functions. Se queste funzionalità sono già disponibili, dovrebbero essere meglio documentate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
è facile sviluppare in Eclipse ed eseguire dalla macchina locale o sul cloud Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
durante il test, ha utilizzato solo un nodo molte volte ed è stato frustrante Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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