Avaliações e Detalhes do Produto Google Cloud Dataflow

Dataflow pode facilmente escalar automaticamente para várias instâncias se estiver lidando com muitos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes é difícil depurar um problema no seu pipeline. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma oferta baseada em PaaS que é baseada em código aberto. Também pode ser usada para processar fluxos de dados e dados em lote. Leva apenas alguns minutos a horas para mover uma grande quantidade de dados para o banco de dados dos usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

o lançamento inicial foi arriscado e enfrentou alguns problemas

Uma ótima ferramenta para mover uma grande quantidade de dados, mas a documentação deficiente tornou a implementação uma experiência problemática Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No backend, a ferramenta utiliza o framework Apache Beam. Os pipelines podem ser iniciados localmente usando o DirectRunner e facilmente em máquinas na nuvem do Google. Analisar logs e depurar é bom. Acompanhar o status dos trabalhos do pipeline é excelente, e é fácil ver os logs de depuração de cada etapa usando a interface do usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho difícil começar para iniciantes. Mas com mais prática e experiência, o Dataflow é uma boa ferramenta para pipelines de dados de streaming e em lote. A documentação poderia ser um pouco melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Dataflow é baseado no Apache Beam. Sua biblioteca é relativamente fácil de entender. Você pode começar a usá-la rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há nada que eu não goste no Dataflow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Cloud Dataflow oferece processamento sem servidor para lidar com Big Data. Ele pode processar milhões de registros em qualquer forma, seja baseada em eventos ou em lote, e possui excelente taxa de transferência. Com os diferentes SDKs que oferece, como Python, Java, etc., também é muito amigável para desenvolvedores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada realmente. É necessário adicionar alguns recursos ao SDK do Python, como no Java, mas isso acontecerá à medida que o produto crescer. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta ferramenta é baseada no conhecido framework Apache Beam e pode ser executada localmente ou em um runner interno do GCP na nuvem GCP. Possui um ótimo conjunto de instrumentos para trabalhar com dados de Stream e dados de Batch de maneira muito rápida. É muito fácil executar o pipeline e acompanhar o progresso do trabalho. Muito mais poderosa e fácil do que o Dataproc com Spark nativo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Documentação não tão clara. Você deve praticar bastante com isso para pegar a configuração para o seu caso específico. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Google Dataflow, baseado no Apache Beam, é uma maneira eficiente e barata de ETL dados para o BigQuery do Google usando Java ou Python. O carregamento de dados pode ser feito em lote ou streaming, o que é bom, pois você pode atender às suas necessidades atuais de lote e deixar a porta aberta para streaming no futuro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A versão do Python está bem atrás do Java e há uma curva de aprendizado considerável. Eu não a consideraria "pronta para uso". Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A capacidade de automatizar a movimentação dos seus dados para diferentes serviços de armazenamento do Google. Ver a transferência de dados em tempo real é ótimo para se comunicar com os clientes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gostaria que o Dataflow em nuvem tivesse sua própria API que pudesse ser acessada tanto de um aplicativo de terceiros quanto do Google Cloud Functions. Se essas funcionalidades já estiverem disponíveis, então, elas deveriam ser melhor documentadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

é fácil desenvolver no Eclipse e executar a partir de uma máquina local ou na nuvem Análise coletada por e hospedada no G2.com.

durante o teste, ele usou apenas um nó muitas vezes e foi frustrante Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma plataforma hiper-escalável para fazer ETL para o meu fluxo de trabalho e fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Leva tempo para iniciar máquinas virtuais para o Google Dataflow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.