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Spark in Cloud Dataproc ausführen
Zusammenfassung
Datenpipelines folgen in der Regel dem Muster Extrahieren und Laden (EL), Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) oder Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL). Im Kurs wird beschrieben, welcher Ansatz in welcher Situation für Batchdaten geeignet ist. Außerdem werden verschiedene Technologien der Google Cloud Platform zur Datentransformation behandelt, wie BigQuery, das Ausführen von Spark in Cloud Dataproc, Pipelinediagramme in Cloud Data Fusion und die serverlose Datenverarbeitung mit Cloud Dataflow. In Qwiklabs erstellen die Kursteilnehmer dann selbst Komponenten einer Datenpipeline in der Google Cloud Platform.