Reseñas y detalles del producto de Apache Beam

Beam is awesome. Both Batch and Stream processing handled via the same semantics/code. Just switch out your IOs, ex: database or files for batch, or a message queue for streaming use cases Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

People sometimes have trouble learning. I wish it was easier for people Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Liked the way Beam provides abstraction for the complex distributed paradigm using pCollection and Transforms etc.

Also its unified approach to deal with both Batch and Stream processing is unique and efficient. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

At the time of doing development , i found doing Join operation was not that simple and we had to use coGroupByKey for that which was a bit confusing for us. May be providing abstraction as simple join operation would help the users community. May be the developer community might have already provided that option but it was not there when we were doing our use case. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He utilizado Apache Beam para diseñar mi canalización en la plataforma de Google Cloud. Mi experiencia fue fluida. He diseñado tanto para datos por lotes como para datos en streaming. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Falta de cursos disponibles sobre Apache Beam que puedan ayudar a los principiantes a aprender Beam. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

In terms of capabilities and generality, I think Apache Beam is currently the most advanced and most flexible framework for designing and implementing modern data-intensive applications. Perfectly able to specify both batch and streaming computations, plus in terms of streaming capabilities, it offers really a lot! It takes some time to get comfortable with the APIs, but after that is goes pretty smoothly. Finally the support for various execution engine thanks to the "runner" abstraction makes it a great choice when portability across different platforms either on premise or in the Cloud becomes a factor. Definitely recommended. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Currently the APIs are not exactly super friendly. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Frequently update and supports multiple language Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

More tedious in debugging the application code. Also, not very informative error logs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Apache Beam es la facilidad de uso al definir pipelines para ETL tanto en el procesamiento por lotes como en el procesamiento en flujo. Al ser software de código abierto, Beam es una de las herramientas más poderosas disponibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es un poco más lento que Apache Flink ya que Beam se clasifica principalmente en herramientas de bases de datos gráficas, mientras que Flink se clasifica en herramientas de Big Data. Además, no proporciona ninguna interfaz de usuario para monitorear el estado del trabajo, mientras que Flink sí lo hace. Funciona bastante bien para pequeñas tareas ETL en GCP en lugar de tareas grandes que implican mucho procesamiento de flujos. Flink es mejor si tu caso de uso tiene que manejar muchos flujos al mismo tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Con Apache Beam, las canalizaciones de procesamiento de datos se hacen realmente fáciles. Hemos estado usando esto durante los últimos 3 meses y lo hemos encontrado muy exitoso, especialmente para el proceso ETL de los datos que producimos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es bueno para procesos más pequeños, pero no recomendable para procesos grandes y optimizados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It's an open-source workflow engine that lets you code your logic of data processing workflow. It allows you to process your data based on batch and streams. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

You should learn the basic function of your workflow using Java. So, it takes time (depends on your learning curve) Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache beam have good feature "Pardo" and "dofn" which is help to write customized code and make powerful parallel operation. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apache beam have only Jdbc connectivity and after the write operation again you can not open new pcollection . Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Freedom to choose your own runtimes. This gives immense flexibility to devs Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

deployment and production instructions and case studies should be improved Reseña recopilada por y alojada en G2.com.