Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans l'un des paradigmes EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours indique quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il présente également plusieurs technologies Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP en Français
This course is part of Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization
Instructor: Google Cloud Training
Included with
What you'll learn
Explorer différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et déterminer quand les utiliser.
Exécuter Hadoop sur Dataproc, utiliser Cloud Storage et optimiser les jobs Dataproc.
Créer des pipelines de traitement des données à l'aide de Dataflow.
Gérer des pipelines de données avec Data Fusion et Cloud Composer.
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There are 7 modules in this course
Dans ce module, nous vous présentons le cours et son déroulement.
What's included
1 video
Ce module passe en revue différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et vous indique quand les utiliser.
What's included
6 videos1 assignment
Ce module vous apprend à exécuter Hadoop sur Dataproc, à exploiter Cloud Storage et à optimiser vos jobs Dataproc.
What's included
11 videos1 assignment1 app item
Ce module vous explique comment utiliser Dataflow pour créer vos pipelines de traitement de données.
What's included
13 videos1 assignment6 app items
Ce module vous montre comment gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
What's included
13 videos1 assignment2 app items
Résumé du cours
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