中Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어
您将学到什么
데이터를 로드하는 다양한 방법인 EL, ELT, ETL을 살펴보고 언제 어떤 방식을 사용해야 하는지 알아봅니다.
Dataproc에서 Hadoop을 실행하고, Cloud Storage를 활용하며, Dataproc 작업을 최적화합니다.
Dataflow를 사용하여 데이터 처리 파이프라인을 빌드합니다.
Data Fusion 및 Cloud Composer를 사용해 데이터 파이프라인을 관리합니다.
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作业
4 项作业
授课语言：韩语
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该课程共有7个模块
이 모듈에서는 과정과 주제를 소개합니다.
涵盖的内容
1个视频
이 모듈에서는 데이터를 로드하는 다양한 방법인 EL, ELT, ETL을 살펴보고 언제 어떤 방식을 사용해야 하는지 알아봅니다.
涵盖的内容
6个视频1个作业
이 모듈에서는 Dataproc에서 Hadoop을 실행하는 방법, Cloud Storage를 활용하는 방법, Dataproc 작업을 최적화하는 방법을 알아봅니다.
涵盖的内容
11个视频1个作业1个应用程序项目
이 모듈에서는 Dataflow를 사용해 데이터 처리 파이프라인을 빌드하는 과정을 다룹니다.
涵盖的内容
13个视频1个作业6个应用程序项目
이 모듈에서는 Cloud Data Fusion 및 Cloud Composer를 사용해 데이터 파이프라인을 관리하는 방법을 알아봅니다.
涵盖的内容
13个视频1个作业2个应用程序项目
과정 요약
涵盖的内容
1个视频
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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