Datenpipelines fallen normalerweise unter eines der Paradigmen Extrahieren und Laden (EL), Extrahieren, Transformieren, Laden (ELT) oder Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL). Dieser Kurs beschreibt, welches Paradigma wann für Batch-Daten verwendet werden sollte. Darüber hinaus deckt dieser Kurs verschiedene Technologien in der Google Cloud zur Datenumwandlung ab, darunter BigQuery, die Ausführung von Spark auf Dataproc, Pipeline-Graphen in Cloud Data Fusion und serverlose Datenverarbeitung mit Dataflow. Die Kursteilnehmer erhalten praktische Erfahrung bei der Erstellung von Datenpipeline-Komponenten in der Google Cloud mit Qwiklabs.
Aufbau von Batch-Datenpipelines in der Google Cloud
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Aufbau von Batch-Datenpipelines in der Google Cloud
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
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4.5
(1,699 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 17 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
85%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Überprüfung verschiedener Methoden des Datenladens: EL, ELT und ETL und wann was zu verwenden ist
Hadoop auf Dataproc ausführen, Cloud-Speicher nutzen und Dataproc-Aufträge optimieren
Erstellen Sie Ihre Datenverarbeitungspipelines mit Dataflow
Verwalten von Datenpipelines mit Data Fusion und Cloud Composer
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Google Cloud-Platform
- Kategorie: Datenmanagement
- Kategorie: Big Data
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In diesem Modul stellen wir den Kurs und die Agenda vor
Das ist alles enthalten
1 Video
Dieses Modul befasst sich mit den verschiedenen Methoden des Datenladens: EL, ELT und ETL und wann Sie was verwenden sollten
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
Dieses Modul zeigt Ihnen, wie Sie Hadoop auf Dataproc ausführen, wie Sie Cloud Storage nutzen und wie Sie Ihre Dataproc-Aufträge optimieren können.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Dieses Modul behandelt die Verwendung von Dataflow zum Aufbau Ihrer Datenverarbeitungspipelines
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Lektüre1 Aufgabe6 App-Elemente
Dieses Modul zeigt, wie Sie Datenpipelines mit Cloud Data Fusion und Cloud Composer verwalten.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Kurs-Zusammenfassung
Das ist alles enthalten
1 Video
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (248 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich für Cloud Computing interessieren
Google Cloud
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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UB
5
Geprüft am 28. Mai 2020
A great course to help understand the various wonderful options Google Cloud has to offer to move on-premise Hadoop workload to Google Cloud Platform to leverage scalability of clusters.
AS
4
Geprüft am 20. Apr. 2020
Good introduction to pipelines building in GCP, Starting labs need to be in more detail. Other than that very good course.
SV
5
Geprüft am 19. Juni 2020
Excellent course with appropriate explanation on cloud data fusion, data composer, data proc and cloud data-flow. Must learn course for all aspiring Big Data Engineers.
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Häufig gestellte Fragen
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