Building Batch Data Pipelines on GCP en Español

Aperçu

Les pipelines de données sont généralement réalisés selon l'un des paradigmes suivants :

extraction et chargement (EC) ; extraction, chargement et transformation (ELT) ; ou extraction, transformation et chargement (ETL). Dans ce cours, nous aborderons quel paradigme utiliser pour les données par lots et quand il est approprié de l'utiliser.

En outre, nous examinerons plusieurs technologies de Google Cloud pour la transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipeline dans Cloud Data Fusion, et le traitement de données sans serveur dans Dataflow.

Les apprenants acquerront une expérience pratique dans la construction de composants de pipelines de données sur Google Cloud avec Qwiklabs.

• Université :

• Fournisseur :

  Coursera

• Catégories :

  Cours sur les entrepôts de données, Cours sur BigQuery, Cours sur Dataflow, Cours sur Dataproc

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Enseigné par

Google Cloud Training

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Sujets