वीडियो: डेटाफ्लो का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
गूगल क्लाउड डाटा प्रवाह बैच और रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग एप्लिकेशन दोनों के लिए क्लाउड-आधारित डेटा प्रोसेसिंग सेवा है। यह डेवलपर्स को बड़े डेटा सेटों को एकीकृत करने, तैयार करने और उनका विश्लेषण करने के लिए प्रसंस्करण पाइपलाइन स्थापित करने में सक्षम बनाता है, जैसे कि वेब एनालिटिक्स या बड़े डेटा एनालिटिक्स अनुप्रयोगों में पाया जाता है।
इस तरह, क्लाउड डेटाफ्लो के साथ उपयोग किया जाने वाला प्रोग्रामिंग ढांचा क्या है?
क्लाउड डेटाफ़्लो अपाचे बीम एसडीके में अभिव्यंजक जावा और पायथन एपीआई का उपयोग करके तेज, सरलीकृत पाइपलाइन विकास का समर्थन करता है।
इसी तरह, क्या Google स्पार्क का उपयोग करता है? गूगल अपनी क्लाउड डेटाफ़्लो सेवा का पूर्वावलोकन किया, जो है उपयोग किया गया रीयल-टाइम बैच और स्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए और अपाचे चलाने वाले घरेलू क्लस्टर के साथ प्रतिस्पर्धा स्पार्क इन-मेमोरी सिस्टम, जून 2014 में वापस, इसे अप्रैल 2015 में बीटा में डाल दिया, और इसे आम तौर पर अगस्त 2015 में उपलब्ध कराया।
इसे ध्यान में रखते हुए, क्लाउड डेटाफ़्लो कनेक्टर का उद्देश्य क्या है?
NS डेटाफ्लो कनेक्टर के लिये बादल Spanner आपको यहां से डेटा पढ़ने और डेटा लिखने की सुविधा देता है बादल में स्पैनर डाटा प्रवाह पाइपलाइन, वैकल्पिक रूप से डेटा को बदलना या संशोधित करना। आप पाइपलाइन भी बना सकते हैं जो डेटा को बीच में स्थानांतरित करती है बादल स्पैनर और अन्य Google बादल उत्पाद।
Google MapReduce का उपयोग कैसे करता है?
गूगल मैप कम करें : Apache Hadoop इसे हल करने के लिए, गूगल डेटा प्रोसेसिंग की एक नई शैली का आविष्कार किया जिसे के रूप में जाना जाता है मानचित्र छोटा करना कमोडिटी सर्वरों के बड़े समूहों में बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग का प्रबंधन करने के लिए। मानचित्र छोटा करना एक प्रोग्रामिंग मॉडल है और बड़े डेटा सेट को संसाधित करने और उत्पन्न करने के लिए एक संबद्ध कार्यान्वयन है।
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