Documentazione di Dataflow

Dataflow è un servizio gestito per l'esecuzione di un'ampia varietà di pattern di elaborazione dati. La documentazione di questo sito mostra come eseguire il deployment delle pipeline di elaborazione dei dati batch e di streaming utilizzando Dataflow, incluse le istruzioni per l'utilizzo delle funzionalità del servizio.

L'SDK Apache Beam è un modello di programmazione open source che consente di sviluppare pipeline batch e di streaming. Crea le pipeline con un programma Apache Beam e poi eseguile nel servizio Dataflow. La documentazione di Apache Beam fornisce informazioni concettuali approfondite e materiale di riferimento per il modello di programmazione, gli SDK e altri runner di Apache Beam.

Per scoprire i concetti di base di Apache Beam, consulta il tour di Beam e Beam Playground. Il repository Dataflow Cookbook fornisce anche pipeline pronte per l'avvio e autonome e i casi d'uso più comuni di Dataflow.

Apache, Apache Beam, Beam, il logo Beam e la mascotte della lucciola Beam sono marchi registrati di Apache Software Foundation negli Stati Uniti e/o in altri paesi.
  • Accedere a Gemini 2.0 Flash Thinking
  • Utilizzo mensile gratuito di prodotti popolari, tra cui le API di AI e BigQuery
  • Nessun addebito automatico, nessun impegno

Continua a esplorare con oltre 20 prodotti Always Free

Accedi a oltre 20 prodotti gratuiti per casi d'uso comuni, tra cui API AI, VM, data warehouse e altro ancora.

Esplora la formazione autonoma di Google Cloud Skills Boost, i casi d'uso, le architetture di riferimento e gli esempi di codice con esempi di come utilizzare e connettere i servizi Google Cloud .
Caso d'uso
Casi d'uso

Con Dataflow, puoi eseguire i carichi di lavoro altamente paralleli in un'unica pipeline, migliorando l'efficienza e semplificando la gestione del flusso di lavoro.

Streaming

Caso d'uso
Casi d'uso

Dataflow ML ti consente di utilizzare Dataflow per eseguire il deployment e gestire pipeline di machine learning (ML) complete. Utilizza i modelli ML per eseguire l'inferenza locale e remota con pipeline batch e di streaming. Utilizza gli strumenti di elaborazione dei dati per prepararli per l'addestramento del modello ed elaborare i risultati dei modelli.

ML Streaming

Caso d'uso
Casi d'uso

Crea un'applicazione di esempio di e-commerce end-to-end che trasmette dati da un negozio online a BigQuery e Bigtable. L'applicazione di esempio illustra i casi d'uso comuni e le best practice per l'implementazione dell'analisi dei flussi di dati e dell'intelligenza artificiale (AI) in tempo reale.

ecommerce Streaming

Video correlati