05
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어
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Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어
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데이터 파이프라인은 일반적으로 추출-로드(EL), 추출-로드-변환(ELT) 또는 추출-변환-로드(ETL) 패러다임 중 하나에 속합니다. 이 과정에서는 일괄 데이터에 사용해야 할 패러다임과 사용 시기에 대해 설명합니다. 또한 BigQuery, Dataproc에서의 Spark 실행, Cloud Data Fusion의 파이프라인 그래프, Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리 등 데이터 변환을 위한 Google Cloud의 여러 가지 기술을 다룹니다. Google Cloud에서 Qwiklabs를 사용해 데이터 파이프라인 구성요소를 빌드하는 실무형 실습도 진행합니다.
과정 정보
목표
- 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.
기본 요건
데이터 모델링 및 ETL(추출, 변형, 로드) 작업 경험
Python 또는 Java와 같은 일반적인 프로그래밍 언어를 사용한 애플리케이션 개발 경험
대상
데이터 처리를 위한 파이프라인 및 아키텍처 설계를 담당하는 개발자
사용할 수 있는 언어
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, português (Brasil), italiano, 한국어
과정을 완료한 후에는 어떻게 해야 하나요?
과정을 완료한 후 학습 과정 에서 다른 콘텐츠를 살펴보거나 학습 카탈로그 를 둘러보면 됩니다.
어떤 배지를 획득할 수 있나요?
과정을 완료하면 이수 배지가 주어집니다. 배지는 프로필에 표시되며 사회 연결망에서 공유할 수 있습니다.
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