리뷰 Dataflow와 BigQuery를 사용하여 Google Cloud에서 ETL 처리하기(Python)개

It is a best lab!~

승남 왕. · 대략 7년 전에 리뷰됨

CG K. · 대략 7년 전에 리뷰됨

AASTHA A. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Britter Johagen Q. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Bill B. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Daniel B. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Vadim V. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Alexis T. · 대략 7년 전에 리뷰됨

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

Michael G. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Federico F. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Done

Carlos L. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Huzaen J. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Puneet C. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Wei Lun K. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Ankit G. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Puneet C. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Chun Yu C. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Good but little slow

Eli K. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Sridhar E. · 대략 7년 전에 리뷰됨

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. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Punyanuch S. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Andrew Z. · 대략 7년 전에 리뷰됨

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

Thatchapoom T. · 대략 7년 전에 리뷰됨

Graciela G. · 대략 7년 전에 리뷰됨