Architecting Data Warehousing Solutions Using Google BigQuery
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 2 Hours 48M | 378 MB
Genre: eLearning | Language: English
Сервис BigQuery-это хранилище данных платформы Google облака на облако. В этом курсе вы узнаете, как можно работать с сервис BigQuery на огромных массивов данных практически без административных накладных расходов.
Организации хранения огромных объемов данных, которые получает взяты из различных источников. BigQuery поддерживает быстрый запрос на данные петабайта, с функцией быстрое и автомасштабирования. Сервис BigQuery также поддерживает потоковую передачу данных, работы с инструментами визуализации, а органично взаимодействует с Python-скриптов, которые работают с Даталаб тетради. В этом, конечно, архитектуру хранилища данных с помощью Google BigQuery от, вы узнаете, как вы можете работать с сервис BigQuery на огромных массивов данных практически без административных накладных расходов, связанных с кластера и узел подготовки. Во-первых, вы начинаете с обзора набор продуктов для хранения в облаке Google и уникальное положение, что сервис BigQuery держит. Вы увидите, как сервис BigQuery сравнивает с облаком в SQL, с BigTable, и хранилище данных на КПГ и чем он отличается от Amazon красное смещение, хранилище данных на платформе AWS. Далее вы будете создавать наборы данных в BigQuery от которых являются эквивалентом баз данных в RDMBSes и создавать таблицы в наборах данных, в которой хранятся фактические данные. Вы будете работать с сервис BigQuery с помощью веб-консоли, а также командной строки. Вы будете загружать данные в таблицы сервис BigQuery, используя форматы CSV, JSON и формат Авро и посмотреть, как вы можете выполнять и управлять заданиями. Наконец, вы будете кутаться путем изучения передовых аналитических запросов, которые используют вложенные и повторяющихся полей. Вы будете запускать совокупности операций с вашими данными и использовать передовой оконной функции. Вы программно открыть сервис BigQuery с помощью клиентских библиотек в Python и визуализировать данные, используя данные студии. В конце этого курса, вы будете комфортно работать с огромными наборами данных, хранящихся в сервис BigQuery, выполнения аналитических запросов, проведения анализа и построения графиков и диаграмм для ваших отчетов.
download скачать
uploadgig
https://uploadgig.com/file/download скачать/824Ad9970b06731f/ENZMOuVH_ArchitectingDataWarehousingSolutionsUsingGoogleBigQuery.rar
nitroflare
https://nitroflare.com/view/49D31B43E02FB54/ENZMOuVH_ArchitectingDataWarehousingSolutionsUsingGoogleBigQuery.rar
rapidgator
https://rapidgator.net/file/3664b02b85069bc496d5db5ebe20e775/ENZMOuVH_ArchitectingDataWarehousingSolutionsUsingGoogleBigQuery.rar.html
turbobit
https://turbobit.net/ye5o30zn50ms/ENZMOuVH_ArchitectingDataWarehousingSolutionsUsingGoogleBigQuery.rar.html
