Pemrosesan ETL di Google Cloud Menggunakan Dataflow dan BigQuery (Python) Ulasan

Consultor E. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

EXCELENTE

Consultor E. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Ayyappa G. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

The synthetic data is too small to really appreciate the capabilities of DataFlow. It looks as it took a lot of time to process only 9 rows. That discourages people to invest in the product.

Miguel Alejandro G. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

The beam pipelines requiere more time

Laura Camila M. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Omar Giovanny B. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Camilo C. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Yery Agusto P. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Nur Ali S. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Manikantan V. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

zone us was overloaded

Axel M. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Vaibhavi K. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Spike J. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Vaibhavi K. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Trung Duc N. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Shaik A. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

avinash s. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Dmitriy E. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Pablo Emanuel C. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Malina-Elena N. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

The first Dataflow pipeline outputs a table called "usa_names", but the assessment expects "usa_names_transformed". I got around it by cloning the table with a new name in BigQuery, but others might not figure this out.

Alex P. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Girish B. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

uday k. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Mónica A. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu

Thaina C. · Diulas lebih dari 3 tahun lalu