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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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Ce que vous apprendrez
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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Il y a 7 modules dans ce cours
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 vidéo
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 vidéos1 devoir
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 vidéos1 devoir1 élément d'application
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 vidéos1 devoir6 éléments d'application
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 vidéos1 devoir2 éléments d'application
コースのまとめ
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