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Tag: GOOGLE-CLOUD-DATAFLOW

Diferencia entre BeamRunPythonPipelineOperator y DataFlowPythonOperator en Apache Airflow: El operador BeamRunPythonPipelineOperator se utiliza para ejecutar tuberías de Python utilizando Apache Beam como motor de procesamiento. Este operador se utiliza principalmente cuando se requiere procesar grandes volúmenes de datos utilizando la biblioteca Apache Beam. Por otro lado, el operador DataFlowPythonOperator se utiliza para ejecutar tuberías de Python utilizando el servicio de procesamiento de datos de Google Cloud Dataflow. Este operador se utiliza cuando se desea aprovechar las capacidades y características específicas de Dataflow, como el escalado automático, la gestión de recursos y la integración con otras herramientas y servicios de Google Cloud. En resumen, el BeamRunPythonPipelineOperator se enfoca en el procesamiento de datos utilizando Apache Beam como motor, mientras que el DataFlowPythonOperator está diseñado específicamente para aprovechar las capacidades del servicio de procesamiento de datos de Google Cloud Dataflow.

Estoy tratando de ejecutar un trabajo en Airflow que ejecuta un trabajo de flujo de datos. Me di cuenta de que hay 2 Operadores, que son BeamRunPythonPipelineOperator y DataFlowPythonOperator, ambos operadores pueden enviar trabajos a dataflow, pero tengo dudas sobre la diferencia entre ellos. ¿Hay alguna diferencia entre ellos? Por . . . Read more

Cómo agregar atributos a Google Dataflow PubSubIO Write

Tengo un escenario para suscribirme desde un tema de Pubsub, leer la carga útil y publicarla de nuevo en otro tema de PubSub con un atributo adicional basado en la carga útil. No pude encontrar ejemplos para poblar atributos personalizados. ¿Alguien puede ayudar con las opciones o un ejemplo? pipeline.apply( . . . Read more