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






turbobit

---