通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み」、「抽出、読み込み、変換」、「抽出、変換、読み込み」のいずれかの枠組みに分類できます。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。受講者には、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っていただきます。
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Niveau intermédiaire
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Japonais
Ce que vous allez apprendre
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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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 minute pour terminer
はじめに
1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
23 minutes pour terminer
バッチデータ パイプラインの構築の概要
23 minutes pour terminer
6 vidéos (Total 21 min)
2 heures pour terminer
Dataproc での Spark の実行
2 heures pour terminer
11 vidéos (Total 48 min)
10 heures pour terminer
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理
10 heures pour terminer
14 vidéos (Total 36 min)
Foire Aux Questions
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