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Google Cloud Dataflow是一種構建、管理和優化複雜數據處理流水線的方法，集成了許多內部技術，如用於數據高效並行化處理的Flume和具有良好容錯機制流處理的MillWheel。Dataflow當前的API還只有Java版本（其實Flume本身是提供Java/C++/Python多種接口的，MillWheel也提供Java/C++的API）。
相比原生的map-reduce模型，Dataflow有幾個優點：
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可以構建複雜的pipeline，在這不妨引用Google雲平臺的產品營銷總監Brian Goldfarb的話
Cloud Dataflow可以用於處理批量數據和流數據兩種。在一個世界性事件（比如演講當中的世界盃事件）中，實時分析上百萬twitter數據。在流水線的一個部階段責讀取tweet，下一個階段負責抽取標籤。另一個階段對tweet分類（基於情感，正面負面或者其他方面）。下一個階段過濾關鍵詞等等。相比之下，Map/Reduce這個用來處理大數據的較早模型，處理這種實時數據已經力不從心，而且也很難應用到這種很長很複雜的數據流水線上。
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不需手工配置和管理MapReduce集羣。自動進行代碼優化和資源調度，使得開發者的主要精力可以放在業務邏輯本身
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支持從Batch到Streaming模式的無縫切換:
假設我們要根據用戶在twitter上產生的內容，來實現一個hashtags自動補全的功能Example: Auto completing hashtags Prefix Suggestions ar #argentina, #arugularocks, #argylesocks arg #argentina, #argylesocks, #argonauts arge #argentina, #argentum, #argentine
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Dashboard:
還可以在developer console中瞭解流水線中每個環節執行的情況，每個流程框基本對應着一行代碼![]()
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生態系統:
BigQuery作爲存儲系統是Dataflow的一個補充，經過Dataflow清洗和處理過的數據，可以在BigQuery中存下來，同時Dataflow也可以讀取BigQuery以進行表連接等操作。如果想在Dataflow上使用一些開源資源（比如說Spark中的機器學習庫），也是很方便的![]()
爲了配合Dataflow，Google Cloud Platform還爲開發者提供了一系列工具，包括雲保存，雲調試，雲追蹤和雲監控。
比較
- Cascading/Twitter Scalding：
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Twitter Summingbird：
而將批處理和流處理無縫連接的思想又聽起來很像把Scalding和Strom無縫連接起來的twittersummingbird(Scala). -
Spark：
- Spark也有可以構建複雜的pipeline做一代碼優化和任務調度的好處，但目前還需要程序員來配置資源分配。
- Spark在設計分佈式數據集API時，模擬了Scala集合的操作API，使得額外的語法學習成本比Dataflow要低。
- 不過Dataflow似乎並沒有提內存計算的事兒，而這一點可以說是Spark最本質的特徵。不過它支持將Spark作爲Open Source工具，連入Cloud框架作爲補充。
- 分佈式計算中除了Batch和Streaming，Graph也是一個重要的問題，Spark在這方面有GraphX，Dataflow在未來也會將處理Graph處理(Pregel)這塊整合進去。
資源
- Sneak peek: Google Cloud Dataflow, a Cloud-native data processing service
- Google I/O 2014 - The dawn of "Fast Data"1 (國內用戶下載)
- Google Cloud Dataflow 簡單理解1
- Cloud Dataflow ：雲計算時代的新計算模式1
- Google Announces Cloud Dataflow Beta at Google I/O
- Google Launches Cloud Dataflow, A Managed Data Processing Service1
- Mapreduce successor google cloud dataflow is a game changer for hadoop thunder
- FlumeJava: Easy, Efficient Data-Parallel Pipelines,PLDI,2010
- MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale,Very Large Data Bases (2013), pp. 734-746
