Apache Beam Programming GuideThe Beam Programming Guide is intended for Beam users who want to use the Beam SDKs to create data processing pipelines. It provides guidance for using the Beam SDK classes to build and test your pipeline. The programming guide is not intended as an exhaustive reference, but as a language-agnostic, high-level guide to programmatically building your Beam pipeline. As th
フィードバックを送信 App Engine MapReduce から Apache Beam と Dataflow に移行する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このチュートリアルは、App Engine MapReduce ユーザーを対象としています。App Engine MapReduce を使用する環境を Apache Beam と Dataflow を使用する環境に移行する方法を示します。 移行の理由 App Engine MapReduce は、大量のデータを分散させて並列処理するためのプログラミング モデルです。1 つのリクエストの範囲内で処理できない、次のような大規模で時間がかかるタスクに適しています。 アプリケーション ログの分析 外部ソースにある関連データの集計 データ形式の変換 外部分析するためのデータのエクスポート ただ
Apache Beam は一言でいうとデータ並列処理パイプラインなわけですが、もともとが Java 向けであったこともあり、python で使おうとするとなかなかサイトが見つからなかったので、まとめてみます。 Apache Beamとは 公式サイト のタイトルに大きく Apache Beam: An advanced unified programming model. Implement batch and streaming data processing jobs that run on any execution engine. と書いてあるので、いろんなランナー(後述)で動きそうな気がしますが、python に限って言えば 2017 年 11 月時点ではローカル実行か GoogleDataflow のどちらかしかありません。 実際に FlinkRunner を使うと以下のエラーが
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