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Traitement de données sans serveur avec Dataflow : Développer des pipelines
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Traitement de données sans serveur avec Dataflow : Développer des pipelines

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Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Ce que vous apprendrez

  • Revoir les principaux concepts d'Apache Beam abordés dans la formation Ingénierie des données sur Google Cloud

  • Révision des concepts de base de la diffusion en continu abordés dans l'enseignement supérieur (collections de PC non délimitées, fenêtres, filigranes et déclencheurs)

  • Sélectionnez et réglez les E/S de votre choix pour votre pipeline Dataflow

  • Utilisez les schémas pour simplifier votre code Beam et améliorer les performances de votre pipeline

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Données en temps réel
  • Catégorie : Jupyter
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : JSON
  • Catégorie : Transformation de données
  • Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Flux de données
  • Catégorie : Traitement des données

Détails à connaître

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Évaluations

8 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 10 modules dans ce cours

Ce module présente le cours et son plan

Inclus

1 vidéo1 lecture

Révision des principaux concepts d'Apache Beam, et comment les appliquer pour écrire vos propres pipelines de traitement de données.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Dans ce module, vous apprendrez comment traiter des données en flux continu avec Dataflow. Pour cela, il y a trois concepts principaux que vous devez apprendre : comment regrouper des données dans des fenêtres, l'importance du filigrane pour savoir quand la fenêtre est prête à produire des résultats, et comment vous pouvez contrôler quand et combien de fois la fenêtre émettra une sortie.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir4 éléments d'application

Dans ce module, vous apprendrez ce que sont les sources et les puits dans le flux de données. Le module passera en revue quelques exemples de TextIO, FileIO, BigQueryIO, PubsubIO, KafKaIO, BigtableIO, AvroIO, et Splittable DoFn. Le module soulignera également certaines caractéristiques utiles associées à chaque E/S.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module présentera les schémas, qui donnent aux développeurs un moyen d'exprimer des données structurées dans leurs pipelines Beam.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Ce module traite de l'état et des temporisateurs, deux fonctionnalités puissantes que vous pouvez utiliser dans votre DoFn pour mettre en œuvre des transformations avec état.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module aborde les meilleures pratiques et passe en revue les modèles courants qui maximisent les performances de vos pipelines de flux de données.

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7 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Ce module introduit deux nouvelles API pour représenter votre logique d'entreprise dans Beam : SQL et Dataframes.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module abordera les Bloc-notes Beam, une interface permettant aux développeurs Python d'embarquer sur le SDK Beam et de développer leurs pipelines de manière itérative dans un environnement de bloc-notes Jupyter.

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1 vidéo1 lecture1 devoir

Ce module fournit un récapitulatif du cours

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