旧金山 - 谷歌为10年前为大数据世界做出了重大贡献，当时它发布了关于MapReduce的纸张，这是在Hefty数据集上进行大计算作业的编程模型。但事实证明，这一切都在这一切，谷歌一直在努力更进一步的东西。

在谷歌的每年的I / O Shindig今天，Tech Giant宣布了一项可以做点多大的服务，不仅仅是MapReduce：谷歌云数据流。它可以运行一系列计算作业，批量样式，或者在数据流量中进行常量工作。工程师可以在Google蓬勃发展的公共云中开始使用该服务。谷歌负责管理这件事。

“我们处理所有基础设施和后端工作，要求扩大和缩小，取决于您拥有的数据需求，”Google Cloud Platform营销负责人Brian Goldfarb，在Google I之前在谷歌之前告诉VentureBeat。 / o。

Google Cloud DataFlow是谷歌对公共云市场领导亚马逊网络服务的kinesis流处理服务的回应，该服务于11月首次宣布。该服务是一个更多的工具，可以帮助谷歌在竞争激烈的业务中提供谷歌的云。

近年来，谷歌推出的新服务从谷歌开发，包括用于并行运行数据管道的Flumajava库和铣车流处理框架。

有趣的是，与其他一些公司一样，谷歌已经得到了超过，也是映射的Mapreduce技术。

“这很有趣 - 我们在这里一直在做大量数据，”Goldfarb说。“我们学到了一些事情，我们学到的一个是我们不想再使用mapReduce了。”

使用MapReduce，摄取数据 - 在转换或分析之前 - 可能是艰难且耗时的。通过提供更多连接的设备，提供了立即分析的数据，MapReduce并不是最合适的。时间将更好地花了解分析数据的最佳方式，而不是踢掉长时间的MapReduce作业，并同时用不同的代码来修补，以便使用风暴等开源工具进行流处理。因此，开发新的混合工具。

云数据流已经在Google上显示了价值。

“这是我们所有内部分析的方式，”Goldfarb说。