Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어
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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
데이터를 로드하는 다양한 방법인 EL, ELT, ETL을 살펴보고 언제 어떤 방식을 사용해야 하는지 알아봅니다.
Dataproc에서 Hadoop을 실행하고, Cloud Storage를 활용하며, Dataproc 작업을 최적화합니다.
Dataflow를 사용하여 데이터 처리 파이프라인을 빌드합니다.
Data Fusion 및 Cloud Composer를 사용해 데이터 파이프라인을 관리합니다.
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août 2024
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Il y a 7 modules dans ce cours
이 모듈에서는 과정과 주제를 소개합니다.
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과정 요약
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