SQL-Transformationen und AWS Lambda-Datenpipelines

Modernes Data Engineering setzt auf effiziente, skalierbare Pipelines, um riesige Datensätze zu transformieren und zu verschieben, ohne eine umfangreiche Serverinfrastruktur zu verwalten. Dieser Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten von Cloud-Datenbanken zum Erstellen vollständig serverloser, orchestrierter Pipelines mit Redshift, AWS Lambda und EFS. Sie lernen, wie Sie optimierte SQL-Transformationen schreiben, die serverlose Ausführung von Berechnungen steuern und große Dateien verarbeiten. Was Sie lernen werden: - Lernen Sie die Grundprinzipien von Data Warehousing, serverloser Orchestrierung und cloudbasierten ETL-Pipelines kennen. - Master Redshift SQL-Transformationen mit gespeicherten Prozeduren und dem MERGE-Befehl für effiziente Upsert-Vorgänge. - Verstehen Sie, wie Sie Datenbankvorgänge mit der Redshift Data API auslösen und koordinieren. - Konfigurieren Sie AWS Lambda-Funktionen, um hohe Gleichzeitigkeit zu verwalten und Datenpipelines zuverlässig zu verarbeiten. - Wenden Sie die EFS-Integration auf Lambda an, um lokale Speicherbeschränkungen zu umgehen und große Datensätze zu verarbeiten. - Üben Sie moderne serverlose Muster, einschließlich Umgebungsvariablenverwaltung und strukturiertes Logging für die Pipeline-Beobachtbarkeit. Sie lernen zunächst die wesentlichen Definitionen und grundlegenden Begriffe kennen, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen zu SQL-Skripting, API-Orchestrierung und Speicherkonfigurationen erhalten. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenenthusiasten und angehende Dateningenieure, die über ein grundlegendes Verständnis von SQL verfügen und das cloudnative Datenpipeline-Design erlernen möchten. Lesen Sie noch heute, wie Sie skalierbare, serverlose Datenpipelines von Grund auf erstellen.