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Processamento ETL no GCP usando o Dataflow e o BigQuery

Processamento ETL no GCP usando o Dataflow e o BigQuery

Horas 9 Créditos

GSP290

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Neste laboratório, você criará vários pipelines para ingerir dados de conjuntos publicamente disponíveis no BigQuery usando estes serviços do GCP:

  • GCS: Google Cloud Storage
  • Dataflow: Google Dataflow
  • BigQuery: tabelas do BigQuery

Você criará seu próprio pipeline de dados, incluindo as considerações sobre o design e os detalhes da implementação, para garantir que o protótipo atenda aos requisitos. Quando solicitado, abra os arquivos Python e leia os comentários.

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Pontuação

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Create a Cloud Storage Bucket

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Copy Files to Your Bucket

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/ 10

Create the BigQuery Dataset (name: lake)

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Build a Data Ingestion Dataflow Pipeline

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Build a Data Transformation Dataflow Pipeline

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Build a Data Enrichment Dataflow Pipeline

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Build a Data lake to Mart Dataflow Pipeline

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Build a Data lake to Mart CoGroupByKey Dataflow Pipeline

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