Documentação do Dataflow

O Dataflow é um serviço gerido para executar uma grande variedade de padrões de processamento de dados. A documentação neste site mostra-lhe como implementar os seus pipelines de processamento de dados em lote e streaming usando o Dataflow, incluindo instruções para usar as funcionalidades do serviço.

O SDK Apache Beam é um modelo de programação de código aberto que lhe permite desenvolver pipelines de processamento em lote e de streaming. Cria os seus pipelines com um programa Apache Beam e, em seguida, executa-os no serviço Dataflow. A documentação do Apache Beam fornece informações conceptuais detalhadas e material de referência para o modelo de programação, os SDKs e outros executores do Apache Beam.

Para aprender os conceitos básicos do Apache Beam, consulte a Visita guiada ao Beam e o Beam Playground. O repositório Dataflow Cookbook também fornece pipelines autónomos e prontos a serem iniciados e os exemplos de utilização mais comuns do Dataflow.

Apache, Apache Beam, Beam, o logótipo do Beam e a mascote do grilo-de-fogo do Beam são marcas comerciais registadas da The Apache Software Foundation nos Estados Unidos e/ou noutros países.
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Exemplo de utilização
Exemplos de utilização

Com o Dataflow, pode executar as suas cargas de trabalho altamente paralelas num único pipeline, o que melhora a eficiência e facilita a gestão do seu fluxo de trabalho.

Streaming

Exemplo de utilização
Exemplos de utilização

O Dataflow ML permite-lhe usar o Dataflow para implementar e gerir pipelines de aprendizagem automática (AA) completos. Use modelos de AA para fazer inferência local e remota com pipelines de streaming e em lote. Use ferramentas de processamento de dados para preparar os dados para a preparação de modelos e para processar os resultados dos modelos.

ML Streaming

Exemplo de utilização
Exemplos de utilização

Crie uma aplicação de exemplo de comércio eletrónico integral que transmita dados de uma loja Web para o BigQuery e o Bigtable. A aplicação de exemplo ilustra exemplos de utilização comuns e práticas recomendadas para a implementação da análise de dados de streaming e da inteligência artificial (IA) em tempo real.

comércio eletrónico Streaming

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