ドキュメントをご覧ください。モデルは、大規模なデータ処理の構造を単純化するように設計されています。つによって実行されるデータ処理ジョブを作成しています。このモデルのおかげで、並列処理の物理的な調整ではなく、データ処理ジョブの論理的な構成に集中することができます。ジョブの実行方法ではなく、ジョブの実行内容に焦点を絞ることができます。モデルでは、有効な抽象化がいくつも提供されるため、分散処理の下層部分の細かい設定(個々のワーカーの調整やデータセットの分割などのタスク)をユーザーが扱う必要がなくなります。サービスが全面的に管理します。関するブログ記事をご覧ください。モデルの両方を説明しています。つの主要コンセプトの観点から検討します。モデルの使用方法を決定できるようになります。パイプラインパイプラインは、外部ソースから入力データを受け取り、そのデータを役立つ情報に変換し、出力データを生成するという、一連の計算全体をカプセル化したものです。多くの場合、出力データは外部データシンクに書き込まれます。入力ソースと出力シンクは同一でも別の型でもかまいません。ユーザーはデータの形式を簡単に変換できます。つのジョブの開始から終了までを表します。パイプラインが何を意味するかについて詳しくは、パイプラインをご覧ください。パイプライン内の一連のデータを表します。クラスは、事実上サイズ制限がないデータセットを表すことができる特殊なコンテナクラスです。サブスクリプションなど)を保持できます。パイプラインの各ステップの入力と出力です。変換は、パイプライン内のデータ処理オペレーションすなわちステップです。パイプライン内の変換を厳密に直線的なシーケンスとして配置する必要はありません。条件、ループ、他のプログラミング構造を使用して、分岐するパイプラインや反復構造を含むパイプラインを作成できます。パイプラインは、直線的なシーケンスではなく、ステップの有向グラフと考えることができます。変換の仕組みについて詳しくは、変換をご覧ください。使用してパイプラインからデータを書き出します。このようなソースとシンクのオペレーションは、パイプラインのルートとエンドポイントを表します。ストレージ形式のデータをパイプラインが扱えるようになります。