Opiniones sobre Procesamiento ETL en Google Cloud a través de Dataflow y BigQuery (Python)

Tony L. · Se revisó hace más de 5 años

WORKERS WERE TOO SLOW

James S. · Se revisó hace más de 5 años

Ervin W. · Se revisó hace más de 5 años

Dillon B. · Se revisó hace más de 5 años

The time allotted is too short. The lab doesn't really explain what is going on and how to develop the modules.

Liran B. · Se revisó hace más de 5 años

Kiril Y. · Se revisó hace más de 5 años

Diego F. · Se revisó hace más de 5 años

upendra t. · Se revisó hace más de 5 años

Jeremy J. · Se revisó hace más de 5 años

Nilesh B. · Se revisó hace más de 5 años

Shantanu S. · Se revisó hace más de 5 años

data process is slow

Yi W. · Se revisó hace más de 5 años

Oğuzhan A. · Se revisó hace más de 5 años

當間 祐. · Se revisó hace más de 5 años

Shannon B. · Se revisó hace más de 5 años

Gary B. · Se revisó hace más de 5 años

Pierre H. · Se revisó hace más de 5 años

Arduino C. · Se revisó hace más de 5 años

Good

Oscar M. · Se revisó hace más de 5 años

Oguz H. · Se revisó hace más de 5 años

Not entirely clear what the Dataflow python scripts are doing. The combinations of pipe operators and >> in Python is not something I'm familiar with and could use a brief explanation

Nick S. · Se revisó hace más de 5 años

The first apache beam pipeline is confusing because the code by default will output in the usa_names table instead of usa_names_transformed table as expected by the check. I had to specify manually the output parameter by modifying the command line call to data_ingestion.py. Some words explaining that we should specify ourselves the right destination would be good

Damien C. · Se revisó hace más de 5 años

Emanuela C. · Se revisó hace más de 5 años

Zouhair J. · Se revisó hace más de 5 años

Branislav N. · Se revisó hace más de 5 años