ETL-Verarbeitung in Google Cloud mit Dataflow und BigQuery (Python) Rezensionen

perfect

Majd J. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

It is a best lab!~

승남 왕. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

CG K. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

AASTHA A. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Britter Johagen Q. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Bill B. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Daniel B. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Vadim V. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Alexis T. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

A little too much copy paste and would like more learning material.

Michael G. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Federico F. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Done

Carlos L. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Huzaen J. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Puneet C. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Wei Lun K. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Ankit G. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Puneet C. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Chun Yu C. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Good but little slow

Eli K. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Sridhar E. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

The lab needs more time. There is just enough time to give a quick read of the python code files. An additional 30 min should be good. The explanation in Step5 & Step6 (see below) just repeat of that from the Step2. Adding a block diagram like in the DataFlow charts would be good. You will now build a Dataflow pipeline with a TextIO source and a BigQueryIO destination to ingest data into BigQuery. More specifically, it will: Ingest the files from GCS. Filter out the header row in the files. Convert the lines read to dictionary objects. Output the rows to BigQuery.

Sreedevi G. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Punyanuch S. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Andrew Z. · Vor etwa 7 Jahre überprüft

Dataflow is long shutting down worker it may longer than 3 min calculate to 50% of all processes that's very inefficiency.

Thatchapoom T. · Vor etwa 7 Jahre überprüft