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

SDK Apache Beam è un modello di programmazione open source che consente di sviluppare pipeline di dati e flusso. Crei le tue pipeline con un Apache Beam ed eseguirli sul servizio Dataflow. La documentazione di Apache Beam fornisce informazioni concettuali approfondite e materiale di riferimento per il modello di programmazione Apache Beam, gli SDK e altri runner.

Per apprendere i concetti di base di Apache Beam, consulta Tour di Beam e Beam Playground. Lo Il repository delle ricette di Dataflow fornisce anche pipeline pronte all'avvio e autonome e i casi d'uso più comuni di Dataflow.

Apache, Apache Beam, Beam, il logo Beam e la mascotte di Beam sono marchi registrati di The Apache Software Foundation negli Stati Uniti e/o in altri paesi.

Risorse di documentazione

Trova le guide rapide e le guide, esamina i riferimenti chiave e ricevi assistenza per i problemi comuni.
Esplora la formazione self-paced di Google Cloud Skills Boost, i casi d'uso, le architetture di riferimento e i sample di codice con esempi di come utilizzare e collegare i servizi Google Cloud.
Caso d'uso
Casi d'uso

Esegui carichi di lavoro HPC altamente paralleli

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

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Caso d'uso
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Esegui l'inferenza con Dataflow ML

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 in streaming. Utilizza gli strumenti di elaborazione dei dati per preparare i dati per l'addestramento del modello ed elaborare i risultati dei modelli.

ML Streaming

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Caso d'uso
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Crea una pipeline di inserimento flussi di e-commerce

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

E-commerce Streaming

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