Serverless Data Processing gamit ang Dataflow at Beam

Nangangailangan ang modernong data engineering ng kakayahang magproseso ng napakalaking datasets nang mahusay nang hindi namamahala ng kumplikadong infrastructure. Ang text-based na kursong ito ay gagabay sa iyo sa mga batayang konsepto ng serverless data processing gamit ang Dataflow at ang Apache Beam SDK. Magsisimula ka sa mga pangunahing terminolohiya, pag-unawa kung paano naka-structure ang mga pipeline, bago lumipat sa praktikal na pagbuo ng pipeline. Sa pagtatapos ng kursong ito, makakapag-disenyo, makakapagsulat, at makakapag-run ka na ng sarili mong mga serverless data pipeline para sa parehong batch at streaming data. Ang iyong matututunan: Unawain ang mga pangunahing konsepto ng Beam kabilang ang PCollections, transforms, pipeline runners, at ang execution model; Magsulat ng mga custom data processing pipeline gamit ang Beam SDK upang maglinis, mag-transform, at mag-aggregate ng data; I-configure ang mga pipeline upang humawak ng parehong historical batch files at real-time streaming data sources; Mag-implement ng mga modernong pipeline pattern kabilang ang windowing, triggers, at side inputs; I-deploy ang mga pipeline sa Dataflow upang samantalahin ang auto-scaling at serverless execution. Nagsisimula ang kurso sa mga mahahalagang teoretikal na batayan, na nagpapaliwanag kung paano gumagana ang distributed processing, at pagkatapos ay gagabayan ka nang hakbang-hakbang sa pagsulat ng pipeline code, paghawak ng mga error, at pag-optimize ng performance. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan sa data engineering, mga software developer, at mga data analyst na gustong matuto ng serverless data processing. Nakakatulong ang batayang kaalaman sa programming sa Python o Java, ngunit hindi kinakailangan ang nakaraang karanasan sa cloud data engineering. Simulang magbasa upang maging dalubhasa sa mga serverless data pipeline ngayon.