|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp-fr
课程评论：没有评论
课程名称：在 GCP 上构建批数据管道（法语） 概述：通常情况下，数据管道基于“提取与加载”（EL）、“提取、加载与转换”（ELT）或“提取、转换与加载”（ETL）模型。在本课程中，您将学习如何在处理批量数据时应用这些不同的模型。此外，您将了解多个 Google Cloud Platform 的技术，这些技术可以用于数据转换，包括 BigQuery、在 Cloud Dataproc 上运行的 Spark、Cloud Data Fusion 中的管道图以及使用 Cloud Dataflow 进行无服务器数据处理。课程还提供了 QwikLabs 的实践研讨会，让您有机会创建 Google Cloud Platform 上数据管道的组成部分。 课程大纲： 第一部分：在 Cloud Dataproc 上运行 Spark 描述：在此模块中，您将学习如何在 Cloud Dataproc 上运行 Hadoop，利用 GCS，并优化您的 Dataproc 任务。 第二部分：总结 描述：本模块总结了本课程中涉及的主题。
Part: 1
Title:Exécuter Spark sur Cloud Dataproc
Description:Dans ce module, vous apprendrez à exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc, à exploiter GCS et à optimiser vos tâches Dataproc.
Part: 2
Title:Résumé
Description:Ce module récapitule les sujets abordés dans ce cours.
En règle générale, les pipelines de données fonctionnent sur le modèle "Extraction et chargement" (EL), "Extraction, chargement et transformation" (ELT), ou "Extraction, transformation et chargement" (ETL). Dans ce cours, vous apprendrez où et quand appliquer ces différents modèles à des lots de données. Vous découvrirez également plusieurs technologies Google Cloud Platform permettant de transformer des données, y compris BigQuery, Spark exécuté sur Cloud Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow. Vous aurez en outre l'occasion de créer les composants d'un pipeline de données sur Google Cloud Platform dans le cadre d'un atelier pratique QwikLabs.
