es un servicio de procesamiento de datos basado en la nube para aplicaciones de transmisi¨®n de datos en tiempo real y por lotes. Nuestros equipos usan Dataflow para crear flujos de procesamiento para integrar, preparar y analizar grandes conjuntos de datos, con el modelo de programaci¨®n unificado de para facilitar su administraci¨®n. Presentamos Dataflow por primera vez en 2018, y su estabilidad, rendimiento y conjunto completo de funciones nos dan confianza para moverlo a la secci¨®n Trial en esta edici¨®n del Radar.
is useful in traditional ETL scenarios for reading data from a source, transforming it and then storing it to a sink, with configurations and scaling being managed by dataflow. Dataflow supports Java, Python and Scala and provides wrappers for connections to various types of data sources. However, the current version won¡¯t let you add additional libraries, which may make it unsuitable for certain data manipulations. You also can¡¯t change the dataflow DAG dynamically. Hence, if your ETL has conditional execution flows based on parameters, you may not be able to use dataflow without workarounds.
