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Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro

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Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro

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Instructeur : Google Cloud Training

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Model
  • Catégorie : Extraction, Transformation And Loading (ETL)
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : State (Computer Science)

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8 devoirs

Enseigné en Portugais (Brésil)

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Il y a 10 modules dans ce cours

Este módulo é uma introdução ao curso e ao conteúdo dele.

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1 vidéo3 lectures

Confira os principais conceitos do Apache Beam e como aplicá-los na criação dos seus próprios pipelines de processamento de dados.

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4 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Neste módulo, você aprenderá a processar dados em streaming com o Dataflow. Para fazer isso, você precisa entender três conceitos principais: como agrupar dados em janelas, a importância das marcas d’água para saber quando a janela está pronta para oferecer resultados e como definir quantas vezes a janela emitirá respostas e a frequência desse processo.

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3 vidéos1 lecture1 devoir4 éléments d'application

Neste módulo, você aprenderá sobre as origens e os coletores no Google Cloud Dataflow. Mostraremos alguns exemplos de DoFn divisível e de E/S de texto, arquivos, BigQuery, Pub/Sub, Kafka, BigTable e Avro. Além disso, mostraremos alguns recursos úteis associados a cada E/S.

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8 vidéos1 lecture1 devoir

Neste módulo, apresentaremos esquemas que são usados por desenvolvedores para expressar dados estruturados nos pipelines do Beam.

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2 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Neste módulo, falaremos sobre estado e timers, dois recursos avançados que você pode usar na DoFn para implementar transformações com estado.

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3 vidéos1 lecture1 devoir

Neste módulo, falaremos sobre práticas recomendadas e padrões comuns que maximizam o desempenho dos seus pipelines do Dataflow.

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7 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Neste módulo, apresentaremos duas novas APIs que representam sua lógica de negócios no Beam: SQL e DataFrames.

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3 vidéos1 lecture1 devoir4 éléments d'application

Este módulo é sobre os notebooks do Beam, uma interface para que os desenvolvedores que usam Python comecem a adotar o SDK da plataforma. Isso pode ser feito para criar pipelines de forma iterativa em um ambiente de notebooks do Jupyter.

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1 vidéo1 lecture1 devoir

Este módulo é uma recapitulação do curso.

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