通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み（EL）」、「抽出、読み込み、変換（ELT）」、「抽出、変換、読み込み（ETL）」のいずれかの考え方に分類できます。このコースでは、バッチデータではどの枠組みを、どのような場合に使用するのかについて説明します。本コースではさらに、BigQuery、Dataproc 上での Spark の実行、Cloud Data Fusion のパイプラインのグラフ、Dataflow でのサーバーレスのデータ処理など、データ変換用の複数の Google Cloud テクノロジーについて説明します。また、Qwiklabs を使用して Google Cloud でデータ パイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。
Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet auf Japanisch
Dozent: Google Cloud Training
Bei 
enthalten
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
4.4
(29 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
17 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
データ読み込みのさまざまな方法の確認: EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するか。
Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化。
Dataflow を使用したデータ処理パイプラインの構築。
Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します。
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1 Video
このモジュールでは、EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するかなど、データ読み込みに関するさまざまな方法を確認します。
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6 Videos1 Quiz
このモジュールでは、Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化の方法を示します。
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11 Videos1 Quiz1 App-Element
このモジュールでは、Dataflow を使用してデータ処理パイプラインを構築する方法について説明します。
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13 Videos1 Quiz6 App-Elemente
このモジュールでは、Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理方法について説明します。
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13 Videos1 Quiz2 App-Elemente
コースのまとめ
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1 Video
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