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Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

Google Cloud and Google via Coursera


データ パイプラインは通常、Extract-Load(抽出、読み込み)、Extract-Load-Transform(抽出、読み込み、変換)、Extract-Transform-Load(抽出、変換、読み込み)のいずれかの方式に分類されます。このコースでは、どの方式をどのような場合にバッチデータに対して使用すべきかを説明します。また、Google Cloud Platform 上のデータ変換技術(BigQuery など)、Cloud Dataproc での Spark の実行、Cloud Data Fusion でのパイプライン グラフ、Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理についても取り上げます。Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform でデータ パイプライン コンポーネントを実際に構築できます。


  • はじめに
    • このモジュールでは、本コースの内容とアジェンダを紹介します
  • バッチデータ パイプラインの概要
    • このモジュールでは、EL、ELT、ETL というデータ読み込み方式と、各方式をどのような場合に使うべきかを確認します
  • Cloud Dataproc での Spark の実行
    • このモジュールでは、Cloud Dataproc で Hadoop を実行する方法、GCS の活用法、Dataproc ジョブを最適化する方法を説明します。
  • Cloud Data Fusion と Cloud Composer によるデータ パイプライン管理
    • このモジュールでは、Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使ってデータ パイプラインを管理する方法を説明します。
  • Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理
    • このモジュールでは、Cloud Dataflow を使ったデータ処理パイプライン構築を取り上げます。
  • まとめ
    • このモジュールでは、本コースで学んだトピックを復習します

Taught by

Google Cloud Training

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