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
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Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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4.4
(29 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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Enseigné en Japonais
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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。
Inclus
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。
Inclus
13 vidéos1 devoir2 éléments d'application
コースのまとめ
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