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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/serverless-data-processing-with-dataflow-foundations-es
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课程名称：Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Español 课程概述：本课程是名为“Serverless Data Processing with Dataflow”系列三门课程中的第一部分。在本课程中，我们将回顾Apache Beam是什么，以及它与Dataflow的关系。接着，我们将讨论Apache Beam的愿景及其可移植性框架所带来的好处。该框架使开发人员能够使用自己喜欢的编程语言和选择的执行后端。然后，我们将展示Dataflow如何实现处理和存储的分离，并提供节省成本的方法。此外，我们还将解释身份、访问和管理工具如何与Dataflow管道交互。最后，我们将探讨如何根据特定用例在Dataflow中实施适当的安全模型。 课程大纲： - 第一部分：如何使用Dataflow分离处理和存储 描述：在此模块中，您将学习如何使用Dataflow分离处理和存储。模块包含四个部分：Dataflow、Dataflow Shuffle服务、Dataflow流处理引擎和资源的灵活调度。 - 第二部分：总结 描述：在本课程中，我们将回顾Apache Beam是什么，以及它与Dataflow的关系。
Part: 1
Title:Cómo separar el procesamiento y el almacenamiento con Dataflow
Description:En este módulo, aprenderá a separar el procesamiento y el almacenamiento con Dataflow. Además, en él encontrará cuatro secciones: Dataflow, Servicio Dataflow Shuffle, Dataflow Streaming Engine y Programación flexible de recursos.
Part: 2
Title:Resumen
Description:En este curso, haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow.
Este curso corresponde a la 1ª parte de una serie de 3 cursos llamada Serverless Data Processing with Dataflow. Para comenzar, en el primer curso haremos un repaso de qué es Apache Beam y cómo se relaciona con Dataflow. Luego, hablaremos sobre la visión de Apache Beam y los beneficios que ofrece su framework de portabilidad. Dicho framework hace posible que un desarrollador pueda usar su lenguaje de programación favorito con su backend de ejecución preferido. Después, le mostraremos cómo Dataflow le permite separar el procesamiento y el almacenamiento y, a la vez, ahorrar dinero. También le explicaremos cómo las herramientas de identidad, acceso y administración interactúan con sus canalizaciones de Dataflow. Por último, veremos cómo implementar el modelo de seguridad adecuado en Dataflow según su caso de uso.
