Test Your Pipeline
Test Your PipelineTesting your pipeline is a particularly important step in developing an effective data processing solution. The indirect nature of the Beam model, in which your user code constructs a pipeline graph to be executed remotely, can make debugging failed runs a non-trivial task. Often it is faster and simpler to perform local unit testing on your pipeline code than to debug a pipeline
Cloud Composer & Dataflow によるバッチETLの再構築 #data_ml_engineering / 20190719
データとML周辺エンジニアリングを考える会#2の発表資料です。 https://data-engineering.connpass.com/event/136756/
Apache Beamのオーバーヘッドについて調べてみた | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 この記事では、Apache Beamを紹介します。また、Apache Beamを使うことによるオーバーヘッドを簡単に観察してみます。 Apache Beamとは [公式サイト]によると、「Apache Beamとはバッチデータ並列処理パイプラインとストリーミングデータ並列処理パイプラインのどちらも定義するための、オープンソースの統合モデルである」だそうです。具体的には、 プログラム中でApache Beam SDKのクラスをimportし、 Apache Beam SDKのAPIを用いてデータ処理プログラムを作成すると、 作成したプログラムをApache Spark, Apache Flinkなどの上で実行できる というものです。 特徴としては、 Dataflowモデルに基づいてデータ処理プログラムを作成することができる（参考：[Data
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Python Tips - Apache Beam - Apache Software Foundation
GitHub - GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates: Cloud Dataflow Google-provided templates for solving in-Cloud data tasks
DataflowTemplates/TextToBigQueryStreaming.java at main · GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates
beam/sdks/python/apache_beam/examples at master · apache/beam
GitHub - GoogleCloudPlatform/data-science-on-gcp: Source code accompanying book: Data Science on the Google Cloud Platform, Valliappa Lakshmanan, O'Reilly 2017