显示Beam社区正在不断发展,并且围绕支持多个处理平台也有积极的反馈。
,注明Beam模型由于它专注于流式和批量数据处理,所以Beam是正确的模型选择,并且通过启用事件时间窗口(Event-Time Windowing)、水印(Watermark)、触发(Trigger)特性等证明了语义重要性。开源社区和数据科学产业还不能独立于Google进行数据验证,并且应该围绕系统架构和基准使用更多的用例分析。早期
的曝光度,深层次原因是因为Beamd的出现会提升已经支持的处理引擎。Google在Spark和Beam之间进行了
是作为新兴商业业务的一部分,用以支持集成,同时贡献给其他开源项目。基本想法是这样做可以增加Beam的潜在使用几率,深层次是想要提升Google Dataflow
Google开源Beam的
来源: http://www.tuicool.com/articles/Ifea2eA