Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los paradigmas extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo corresponde usarlo. Además, veremos varias tecnologías de Google Cloud para la transformación de datos, incluidos BigQuery, la ejecución de Spark en Dataproc, grafos de canalización en Cloud Data Fusion y procesamiento de datos sin servidores en Dataflow. Los estudiantes obtienen experiencia práctica en la compilación de componentes de canalizaciones de datos en Google Cloud con Qwiklabs.
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Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
(44 avis)
Ce que vous apprendrez
Revisar los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos.
Ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar trabajos de Dataproc.
Compilar tus canalizaciones para el procesamiento de datos con Dataflow.
Administrar canalizaciones de datos con Data Fusion y Cloud Composer.
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Il y a 6 modules dans ce cours
En este módulo, presentamos el curso y el temario
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En este módulo, se revisan los diferentes métodos de carga de datos: EL, ELT y ETL, y cuándo corresponde usarlos
Inclus
6 vidéos1 devoir
En este módulo, se muestra cómo ejecutar Hadoop en Dataproc, usar Cloud Storage y optimizar tus trabajos de Dataproc.
Inclus
11 vidéos1 devoir1 élément d'application
En este módulo, se aborda el uso de Dataflow para compilar tus canalizaciones de procesamiento de datos
Inclus
13 vidéos1 devoir6 éléments d'application
En este módulo, se muestra como administrar canalizaciones de datos con Cloud Data Fusion y Cloud Composer
Inclus
13 vidéos1 devoir2 éléments d'application
Resumen del curso
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