Data pipelines typically fall under one of the Extra-Load, Extract-Load-Transform or Extract-Transform-Load paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners will get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
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完成时间大约为17 小时
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体验 Coursera 企业版您将学到的内容有
Review different methods of data loading: EL, ELT and ETL and when to use what
Run Hadoop on Dataproc, leverage Cloud Storage, and optimize Dataproc jobs
Build your data processing pipelines using Dataflow
Manage data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer
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授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 1 分钟
Introduction
完成时间为 1 分钟
1 个视频 （总计 1 分钟）
完成时间为 23 分钟
Introduction to Building Batch Data Pipelines
完成时间为 23 分钟
6 个视频 （总计 21 分钟）
完成时间为 2 小时
Executing Spark on Dataproc
完成时间为 2 小时
11 个视频 （总计 48 分钟）
完成时间为 10 小时
Serverless Data Processing with Dataflow
完成时间为 10 小时
13 个视频 （总计 35 分钟）, 1 个阅读材料, 7 个测验
审阅
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来自BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GOOGLE CLOUD的热门评论
由 DR 提供May 19, 2020
takes time understand , video makes little bore but in practice to enjoy doing but try to mention required time for excuetion or waiting time to task to executeto ece
由 SV 提供Jun 18, 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.
由 UB 提供May 27, 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.
由 NG 提供Jun 13, 2020
Good course covering Dataproc, Dataflow, Dataprep and the labs ofcourse..
great way to get introduced to batch data pipelines in GCP.
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