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Google Cloud

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

Google Cloud and Google via Coursera

Overview

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。

Syllabus

  • はじめに
    • このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します
  • バッチデータ パイプラインの構築の概要
    • このモジュールでは、データ読み込みに関するさまざまな方法を確認します。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 Spark の実行
    • このモジュールでは、Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化の方法を示します。
  • Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理
    • このモジュールでは、Dataflow を使用してデータ処理パイプラインを構築する方法について説明します。
  • Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理
    • このモジュールでは、Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理方法について説明します。
  • コースのまとめ
    • コースのまとめ

Taught by

Google Cloud Training

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