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 MP 提供May 19, 2020
Great course teaching how to build batch pipelines through GCP technologies, and showing cool tools for data wrangling and analysis
由 EJ 提供May 22, 2020
Some parts of the course where not explained in full detail, especially some qwuick labs where questions were not tested or even provided with answers
由 XZ 提供Sep 29, 2020
Good contents. Some lab questions do not have answers. Hope provide them to know how I understand the knowledge.
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.
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