Orchestrate BigQuery Workloads with Dataform

Orchestrate BigQuery Workloads with DataformOBWDGOGoogleGO-OBWD1.0<ul> <li>die Komponenten des Dataform-Kerns zu verstehen.</li><li>Erstellen von Tabellen und Ansichten in BigQuery mit Dataform.</li><li>Dokumentieren Sie BigQuery-Tabellen und -Ansichten.</li><li>Verstehen der BigQuery-Sicherheitseinstellungen mit Dataform.</li><li>Verwenden Sie Assertions zur Validierung von Daten in Dataform-Workflows.</li><li>Automatisierte Ausführung von Dataform SQL-Workflows.</li></ul>Kenntnisse der SQL-Datenanalyse und von BigQuery, wie in BigQuery for Data Analysis beschrieben.<h4>Modul 1 - Dataform-Kernkomponenten</h4> Themen: <ul> <li>SQL-Arbeitsablauf</li><li>Repositories und Arbeitsbereiche</li><li>Standarddateien und -ordner</li><li>Kompilierte Diagramme</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Verstehen der Komponenten des Dataflow-Kerns.</li></ul><h4>Modul 2 - Tabellendefinitionen und Abhängigkeiten</h4> Themen: <ul> <li>Deklarieren Sie eine Datenquelle.</li><li>Erstellen Sie eine Tabelle.</li><li>Erstellen Sie eine inkrementelle Tabelle.</li><li>Partitionierungs- und Clustering-Optionen festlegen.</li><li>Erstellen Sie eine leere Tabelle.</li><li>Erstellen Sie eine externe BigLake-Tabelle.</li><li>Erstellen Sie Ansichten und materialisierte Ansichten.</li><li>Definieren Sie Abhängigkeiten.</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Erstellen von Tabellen und Ansichten in BigQuery mit Dataform</li></ul><h4>Modul 3 - BigQuery-Tabellen und Ansichten dokumentieren</h4> Themen: <ul> <li>Verwenden Sie Spaltenbeschreibungen.</li><li>Verwenden Sie global definierte JavaScript-Konstanten.</li><li>Etiketten hinzufügen.</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Dokumentieren Sie BigQuery-Tabellen und -Ansichten.</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Übung: SQL-Workflows mit Abhängigkeiten in Dataform erstellen</li></ul><h4>Modul 4 - BigQuery-Sicherheitseinstellungen</h4> Themen: <ul> <li>IAM-Zugriff auf Datensätze und Tabellen/Ansichten</li><li>Sicherheit auf Säulenebene</li><li>Sicherheit auf Zeilenebene</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Verstehen der BigQuery-Sicherheitseinstellungen mit Dataform</li></ul><h4>Modul 5 - Behauptungen</h4> Themen: <ul> <li>Verwenden Sie integrierte Assertions.</li><li>Erstellen Sie manuelle Assertions.</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Verwenden Sie Assertions zur Validierung von Daten in Dataform-Workflows.</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Übung: Arbeiten mit Assertions und BigQuery-Sicherheitseinstellungen in Dataform.</li></ul><h4>Modul 6 - SQL-Workflow-Ausführungen</h4> Themen: <ul> <li>Dataform-Code-Lebenszyklus.</li><li>Was passiert bei der Kompilierung?</li><li>Anpassen und Planen der Kompilierungsergebnisse.</li><li>Ausführen von Arbeitsabläufen (UI, Cloud Scheduler, Cloud Composer).</li><li>Protokollierung und Überwachung.</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Automatisierte Ausführung von Dataform SQL-Workflows.</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Übung: SQL-Workflow-Ausführungen in Dataform automatisieren und überwachen</li></ul><h4>Modul 7 - Erweiterte Anwendungsfälle</h4> Themen: <ul> <li>Erstellen Sie eine BigLake-Tabelle nach dem Datei-Upload mit Cloud Run-Funktionen.</li><li>Erstellen Sie eine Pipeline für maschinelles Lernen mit BigQuery ML.</li><li>Arbeit mit sich langsam verändernden Dimensionen Typ 2.</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Erkunden Sie weitere Anwendungsfälle für Dataform.</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Übung: Erstellen einer BigLake-Tabelle mit Dataform unter Verwendung von Cloud Run Functions.</li></ul>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/google-obwd"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>hier</a>.- die Komponenten des Dataform-Kerns zu verstehen. - Erstellen von Tabellen und Ansichten in BigQuery mit Dataform. - Dokumentieren Sie BigQuery-Tabellen und -Ansichten. - Verstehen der BigQuery-Sicherheitseinstellungen mit Dataform. - Verwenden Sie Assertions zur Validierung von Daten in Dataform-Workflows. - Automatisierte Ausführung von Dataform SQL-Workflows.Kenntnisse der SQL-Datenanalyse und von BigQuery, wie in BigQuery for Data Analysis beschrieben.Modul 1 - Dataform-Kernkomponenten Themen: - SQL-Arbeitsablauf - Repositories und Arbeitsbereiche - Standarddateien und -ordner - Kompilierte Diagramme Zielsetzungen: - Verstehen der Komponenten des Dataflow-Kerns. Modul 2 - Tabellendefinitionen und Abhängigkeiten Themen: - Deklarieren Sie eine Datenquelle. - Erstellen Sie eine Tabelle. - Erstellen Sie eine inkrementelle Tabelle. - Partitionierungs- und Clustering-Optionen festlegen. - Erstellen Sie eine leere Tabelle. - Erstellen Sie eine externe BigLake-Tabelle. - Erstellen Sie Ansichten und materialisierte Ansichten. - Definieren Sie Abhängigkeiten. Zielsetzungen: - Erstellen von Tabellen und Ansichten in BigQuery mit Dataform Modul 3 - BigQuery-Tabellen und Ansichten dokumentieren Themen: - Verwenden Sie Spaltenbeschreibungen. - Verwenden Sie global definierte JavaScript-Konstanten. - Etiketten hinzufügen. Zielsetzungen: - Dokumentieren Sie BigQuery-Tabellen und -Ansichten. Aktivitäten: - Übung: SQL-Workflows mit Abhängigkeiten in Dataform erstellen Modul 4 - BigQuery-Sicherheitseinstellungen Themen: - IAM-Zugriff auf Datensätze und Tabellen/Ansichten - Sicherheit auf Säulenebene - Sicherheit auf Zeilenebene Zielsetzungen: - Verstehen der BigQuery-Sicherheitseinstellungen mit Dataform Modul 5 - Behauptungen Themen: - Verwenden Sie integrierte Assertions. - Erstellen Sie manuelle Assertions. Zielsetzungen: - Verwenden Sie Assertions zur Validierung von Daten in Dataform-Workflows. Aktivitäten: - Übung: Arbeiten mit Assertions und BigQuery-Sicherheitseinstellungen in Dataform. Modul 6 - SQL-Workflow-Ausführungen Themen: - Dataform-Code-Lebenszyklus. - Was passiert bei der Kompilierung? - Anpassen und Planen der Kompilierungsergebnisse. - Ausführen von Arbeitsabläufen (UI, Cloud Scheduler, Cloud Composer). - Protokollierung und Überwachung. Zielsetzungen: - Automatisierte Ausführung von Dataform SQL-Workflows. Aktivitäten: - Übung: SQL-Workflow-Ausführungen in Dataform automatisieren und überwachen Modul 7 - Erweiterte Anwendungsfälle Themen: - Erstellen Sie eine BigLake-Tabelle nach dem Datei-Upload mit Cloud Run-Funktionen. - Erstellen Sie eine Pipeline für maschinelles Lernen mit BigQuery ML. - Arbeit mit sich langsam verändernden Dimensionen Typ 2. Zielsetzungen: - Erkunden Sie weitere Anwendungsfälle für Dataform. Aktivitäten: - Übung: Erstellen einer BigLake-Tabelle mit Dataform unter Verwendung von Cloud Run Functions.Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.2 Tage1495.001300.001300.001300.001300.001320.002065.001550.001300.00