Data Lake Modernization on Google Cloud: Migrate Workflows
Data Lake Modernization on Google Cloud: Migrate Workflows
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Welcome to Migrate Workflows, where we discuss how to migrate Spark and Hadoop tasks and workflows to Google Cloud.
コース情報
目標
- Describe options on migrating Spark to Google Cloud
- Migrate spark Jobs directly to to Dataproc (“Lift and Shift”)
- Optimize Spark Jobs to run on Google Cloud
- Refactor Spark Jobs to use native Google Cloud services
- Convert a Spark job to a serverless implementation using Cloud Functions
前提条件
Required:
Have completed the Data Engineering on Google Cloud training,
Be a Google Cloud Certified Professional Data Engineer or have equivalent expertise in Data Engineering,
Have access to Cloud Connect – Partners.
Recommended:
Experience building data processing pipelines,
Experience with Apache Beam and Apache Hadoop Java or Python programming expertise.
Organizational requirements: The Cloud Partner organization must have implemented at least one Data Warehouse solution previously on any Data Warehouse platform.
対象
Data Warehouse Deployment Engineers, Data Warehouse Consultants, Data Warehouse Architects. Technical Project Leads, Technical Project Managers, Data / Business Analyst.
使用できる言語
English
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合