Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理 - Apache Beam と Dataflow を使用して ETL パイプラインを作成する（Python） のレビュー

Enami Nobuo · 約1年前にレビュー済み

Nisal Adeepa · 約1年前にレビュー済み

Sahu Nihar Ranjan · 約1年前にレビュー済み

kulathilake mindiya · 約1年前にレビュー済み

Gorbach Oleksandr · 約1年前にレビュー済み

Bhujbal Rahul · 約1年前にレビュー済み

S Arun · 約1年前にレビュー済み

zhao zephyr · 約1年前にレビュー済み

Abewickrama Singhe Pasindu Sewmuthu · 約1年前にレビュー済み

Masiyava Priyansh · 約1年前にレビュー済み

Sharma Jatin · 約1年前にレビュー済み

Cafe Franklin · 約1年前にレビュー済み

Ahmad Nurhidayat Febri · 約1年前にレビュー済み

Fahad Md · 約1年前にレビュー済み

Wuntu Lucky · 約1年前にレビュー済み

Makwana Abhay · 約1年前にレビュー済み

Makiyama Gustavo Kazuiti · 約1年前にレビュー済み

low lohau · 約1年前にレビュー済み

afandi achmad · 約1年前にレビュー済み

afandi achmad · 約1年前にレビュー済み

(/≧▽≦)/ Chew · 約1年前にレビュー済み

It seemed like there was some really good stuff in here, but the coding steps were a bit arbitrary/loosely connected. Maybe having a section somewhere that showed the data or the transform visually as well as what was expected to be written would have been nice. This was probably the first lab that made me really think about a Beam pipeline, but the contrast between filling code in and the drop-off to the Python code was large enough that I "felt" like I was doing something wrong. Maybe even marking the sections in the code as "Task 1 Goes Here" would have helped. This could be combined with a "What order does the pipeline definition, options, run, and then stages within run go" type of question to be very effective (for me).

Stanley Kyle · 約1年前にレビュー済み

R HS · 約1年前にレビュー済み

Khatri Sameer · 約1年前にレビュー済み

Laborde Perez Jose David · 約1年前にレビュー済み