Σε τι χρησιμοποιείται η ροή δεδομένων;
Σε τι χρησιμοποιείται η ροή δεδομένων;

Βίντεο: Σε τι χρησιμοποιείται η ροή δεδομένων;

Βίντεο: Σε τι χρησιμοποιείται η ροή δεδομένων;
Βίντεο: 06_01 Ετοιμασία πίνακα δεδομένων 2024, Δεκέμβριος
Anonim

Google Cloud Ροή δεδομένων είναι μια υπηρεσία επεξεργασίας δεδομένων που βασίζεται σε σύννεφο για εφαρμογές ροής δεδομένων ομαδικής και σε πραγματικό χρόνο. Επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργήσουν αγωγούς επεξεργασίας για την ενοποίηση, προετοιμασία και ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, όπως αυτά που βρίσκονται σε αναλυτικά στοιχεία Ιστού ή εφαρμογές ανάλυσης μεγάλων δεδομένων.

Με αυτόν τον τρόπο, ποιο είναι το πλαίσιο προγραμματισμού που χρησιμοποιείται με τη ροή δεδομένων cloud;

Cloud Dataflow υποστηρίζει γρήγορη, απλοποιημένη ανάπτυξη αγωγών χρησιμοποιώντας εκφραστικά Java και Python API στο Apache Beam SDK.

Ομοίως, η Google χρησιμοποιεί spark; Google έκανε προεπισκόπηση της υπηρεσίας Cloud Dataflow, η οποία είναι μεταχειρισμένος για επεξεργασία παρτίδων και ροής σε πραγματικό χρόνο και ανταγωνίζεται με εγχώρια συμπλέγματα που εκτελούν το Apache Σπίθα σύστημα in-memory, τον Ιούνιο του 2014, το έβαλε σε beta τον Απρίλιο του 2015 και το έκανε γενικά διαθέσιμο τον Αύγουστο του 2015.

Έχοντας αυτό υπόψη, ποιος είναι ο σκοπός μιας σύνδεσης ροής δεδομένων cloud;

ο Σύνδεσμος ροής δεδομένων Για Σύννεφο Το Spanner σάς επιτρέπει να διαβάζετε δεδομένα από και να γράφετε δεδομένα σε Σύννεφο Κλειδί σε α Ροή δεδομένων διοχέτευση, προαιρετικά μετασχηματίζοντας ή τροποποιώντας τα δεδομένα. Μπορείτε επίσης να δημιουργήσετε αγωγούς που μεταφέρουν δεδομένα μεταξύ τους Σύννεφο Spanner και άλλη Google Σύννεφο προϊόντα.

Πώς χρησιμοποιεί η Google το MapReduce;

Google MapReduce : Apache Hadoop Για να το λύσετε αυτό, Google εφηύρε ένα νέο στυλ επεξεργασίας δεδομένων γνωστό ως ΜΕΙΩΣΗ ΧΑΡΤΗ για τη διαχείριση της επεξεργασίας δεδομένων μεγάλης κλίμακας σε μεγάλα συμπλέγματα διακομιστών εμπορευμάτων. ΜΕΙΩΣΗ ΧΑΡΤΗ είναι ένα μοντέλο προγραμματισμού και μια σχετική υλοποίηση για την επεξεργασία και τη δημιουργία μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Συνιστάται: