آموزش پایگاه داده ابری Snowflake با ELT (Airflow+Python+Talend)

Snowflake cloud database with ELT(Airflow+Python+Talend)

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: یاد بگیرید که ابزارهای ETL را با Snowflake ادغام کنید و از Airflow برای ELT با snowflake استفاده کنید. بیش از 250 گیگابایت داده را پردازش کنید. جریان ELT. استفاده از انبار داده ابری دانه‌های برف با استفاده از Talend. اصول اولیه استعداد. اصول جریان هوا داگهای جریان هوای ساختمان. دانه برف را با پایتون وصل کنید. ممیزی دستورات برف ریزه ثبت معیارهای هزینه و عملکرد ماشین مجازی با جریان هوای از پیش تنظیم شده پروژه End to End برای بارگیری داده های ترافیک Nyc (250 + گیگابایت). پیش نیازها: در این دوره از نرم افزار جعبه مجازی استفاده می شود. فضای دیسک 30 گیگابایت برای اجرای ماشین مجازی مورد نیاز است.

در دوره قبلی Snowflake Masterclas [نمایشگاه‌های بی‌درنگ+ بهترین تمرین‌ها+ آزمایشگاه‌ها] ما به غواصی عمیق پرداختیم و اصول اولیه دانه‌های برف را درک کردیم، تکالیف زیادی را حل کردیم و بهترین روش‌ها برای بارگیری داده‌ها و تخلیه داده‌ها را فهمیدیم.

همچنین، ما بیشتر ویژگی‌های دانه‌های برف را از نزدیک ارزیابی کردیم تا نحوه عملکرد آنها در زیر کاپوت را درک کنیم. از طریق این بحث ها، متوجه شدید که چگونه از Snowflake به طور موثر استفاده کنید.

یک قطعه گم شده بود، نحوه ساخت و تنظیم جریان های کاری ETL در Snowflake. این دوره فقط در مورد آن است.

در این دوره، ما قرار است یاد بگیریم،

  1. جریان کاری در Airflow ایجاد کنید.

  2. ما از قابلیت‌های Talend برای ایجاد کدهای عمومی برای جذب داده‌ها و پردازش داده‌ها در snowflake استفاده خواهیم کرد.

  3. ما جداول ممیزی را می سازیم و هر فرمانی را که روی دانه برف اجرا می کنیم ثبت می کنیم. ما زمان مصرف شده برای هر کار را ثبت می کنیم و اعتبار دانه های برف را می گیریم.

  4. هنگامی که چارچوب را ساختیم، یک گردش کار برای پردازش و تبدیل حجم 250 + گیگابایت از داده های ترافیک نیویورک ایجاد می کنیم.

  5. در نهایت، ما Snowflake را با پایتون وصل می کنیم و کد می نویسیم تا آمار داده هایی را که در برف ریزه بارگذاری کرده ایم، ثبت کنیم.

  6. شما همچنین به نوت بوک Jupyter از پیش پیکربندی شده دسترسی خواهید داشت تا کد پایتون خود را روی Snowflake اجرا کنید.


اگر قبلاً با Talend، Airflow و Python کار نکرده‌اید، نگران نباشید آنها ابزارهای بسیار ساده‌ای هستند، مقدمه لازم را ارائه خواهم کرد.

من مطمئن هستم که از این سفر چیزهای زیادی یاد خواهید گرفت. شما را در دوره می بینیم!!



سرفصل ها و درس ها

/**** ماژول 1 *****/ /***** Module 1 *****/

  • مقدمه ماژول 1 Module 1 Intro

پیش نیازها prerequisites

  • تنظیم محیط برف ریزه Setup snowflake environment

  • دانلود ماشین مجازی Virtual machine download

  • پوشه محلی را روی vm قرار داده و vm را شروع کنید Mount local folder to vm and start vm

  • راه اندازی کد Vs برای VM Setup Vs code for VM

  • پیکربندی جزئیات اتصال Configure connection details

  • لینک Github Github link

معرفی جریان هوا Airflow intro

  • معرفی جریان هوا Airflow introduction

  • معماری جریان هوا Airflow architecture

  • اولین داگ First Dag

  • مقدمه ای بر ابرداده DB Introduction to metadata DB

  • زمانبندی جریان هوا Airflow scheduler

  • برنامه ریزی در جریان هوا Scheduling in airflow

  • مجریان در جریان هوا Executors in airflow

  • وب سرور جریان هوا Airflow webserver

  • شکست ها را مدیریت کنید Handle failures

جریان هوای دانه برف ELT Snowflake airflow ELT

  • مقدمه Introduction

  • بارگذاری روی دانه برف مثال 1 Load to snowflake example 1

  • [نمایش] بارگذاری بر روی دانه های برف مثال 1 [Demo] Load to snowflake example 1

  • بارگذاری روی دانه های برف مثال 2 Load to snowflake example 2

  • بارگذاری روی دانه برف مثال 3 Load to snowflake example 3

Snowflake python intro api -- مبانی Snowflake python api intro -- Basics

  • مقدمه Introduction

  • تست اتصال 1 Connection test 1

  • تست اتصال 2 Connection test 2

  • روش اجرا execute method

  • ویژگی های مکان نما cursor attributes

  • بسیاری را اعدام کنید execute many

  • قسمت 1 async را اجرا کنید execute async part 1

  • قسمت 2 async را اجرا کنید execute async part 2

  • قسمت 3 async را اجرا کنید execute async part 3

  • قالب بندی: pyformat Formatting: pyformat

  • قالب بندی: qmark Formatting: qmark

  • فراداده نتیجه Result metadata

  • کد را تایپ کنید Type code

Snowflake python intro api - پیشرفته Snowflake python api intro -- Advanced

  • پیکان پانداها را واکشی کنید Fetch pandas arrow

  • مدیر زمینه Context manager

  • دسته نتیجه Result batch

  • دسته نتیجه را دریافت کنید Get result batch

  • واکشی دسته های فلش Fetch arrow batches

  • دسته پانداها را بیاورید Fetch pandas batches

  • پیکان به پانداها To pandas arrow

  • اجرای جریان Execute stream

  • رشته را اجرا کنید Execute string

  • دستور مکان نما Cursor dict

دانه برف پیتون ELT Snowflake python ELT

  • کپی داده ها: s3 در snowflake Copy data : s3 to snowflake

  • کپی داده ها: s3 به snowflake (موازی) Copy data : s3 to snowflake ( parallel )

  • پرس و جو ELT را اجرا کنید: راه پایتون Execute ELT query : Python way

  • زمانبندی کار جریان هوا: برای کد پایتون Schedule airflow job : For python code

معرفی استعداد. Talend introduction.

  • Talend به عنوان ابزار منبع باز ETL. Talend as open source ETL tool.

  • Talend را دانلود و نصب کنید. Download and install talend.

  • معرفی فضای کاری Talend. Talend workspace introduction.

  • اولین کار را بسازید و استعداد را پیکربندی کنید Build first job and configure talend

  • ساخت نمونه کار: سطح 1 Build sample job : Level 1

  • ساخت نمونه کار: سطح 2 Build sample job : Level 2

  • ساخت نمونه کار: سطح 3 Build sample job : Level 3

  • نمونه کار ساختمان: Level4 Building sample job : Level4

  • ساخت نمونه کار: Level5 Build sample job : Level5

  • ساخت نمونه کار: با استفاده از جریان هوا برنامه ریزی کنید Build sample job : Schedule using airflow

  • خلاصه Summary

/**** ماژول 2 ****/ / **** Module 2 **** /

  • مقدمه ماژول 2 Module 2 intro

اجزای عمومی ایجاد کنید. Create generic components.

  • نیاز تحلیلگر Analyst requirement.

  • نسخه ی نمایشی برنامه کپی S3 به برف ریزه S3 to snowflake copy app demo

  • نیاز به پردازش داده ها Requirement to process data.

  • نسخه ی نمایشی برنامه Elt Elt app demo

  • برنامه ریزی کار. Scheduling job.

  • نوشتن کد عمومی dag part1 Writing generic dag code part1

  • نوشتن کد عمومی dag part2 Writing generic dag code part2

  • نوشتن کد عمومی dag part3 Writing generic dag code part3

گردش کار ساختمان Building workflow

  • مقدمه Introduction

  • طراحی سطح بالا High level design

  • کپی اطلاعات از s3 Copy data from s3

  • تجزیه داده ها Parsing data

  • حسابرسی سوابق src Audit src records

  • آرشیو و ایجاد نمای قسمت 1 Archive and create view part 1

  • آرشیو و ایجاد نمای قسمت 2 Archive and create view part 2

  • رکوردهای امتیاز بخش 1 Score records part 1

  • رکوردهای امتیاز قسمت 2 Score records part 2

  • کد داگ را آماده کنید prepare dag code

  • کار جریان هوا را اجرا کنید Execute airflow job

  • رویکرد را بهبود بخشید Improve the approach

  • رجیستری پارامتر Parameter registry

  • خلاصه Summary

نسخه نمایشی داده ترافیک Nyc Nyc traffic data demo

  • مقدمه. Introduction.

  • نمای کلی داده های ترافیک Nyc Nyc traffic data overview

  • داده های نمونه را بارگیری کنید Load sample data

  • بارگیری کامل داده Nyc Nyc full data load

  • داشبورد دید برفی Snow sight Dashboard

/****بخش های پاداش شروع می شود****/ /****Bonus sections starts****/

  • بخش پاداش Bonus section

منطق جار عمومی. Generic jar logic.

  • کار کپی عمومی ساخت استعداد. Building talend generic copy job.

  • ارزیابی جداول حسابرسی Evaluating audit tables.

  • دمو شغلی تبدیل ELT. ELT transform job demo.

  • نسخه نمایشی کد شغل عمومی ELT. ELT Generic job code demo.

بخش پاداش: صادرات مشاغل استعداد به عنوان برنامه های jar Bonus section: Exporting talend jobs as jar apps

  • مقدمه. Introduction.

  • نیاز مدیران Managers requirement.

  • راه حل مرحله 1: آماده سازی پرس و جو. Solution step 1: preparing query.

  • راه حل مرحله 2: ایجاد شغل استعداد. Solution step 2 : create talend job.

  • راه حل گام 3: پارامتر کردن کار استعداد. Solution step 3 : parameterise talend job.

  • راه حل مرحله 4: ایجاد برنامه jar. Solution step 4 : create jar application.

  • نیاز مدیر 2. Manager's requirement 2.

  • راه حل مرحله 1: ایجاد شغل با استعداد. Solution step 1 : creating talend job.

  • راه حل مرحله 2: استفاده از گروه های زمینه. Solution step 2 : using context groups.

  • مشکل توسعه دهنده Developer problem

  • اپلیکیشن هشدار هزینه Cost warning app

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش پایگاه داده ابری Snowflake با ELT (Airflow+Python+Talend)
جزییات دوره
9 hours
103
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,338
4.3 از 5
دارد
دارد
دارد
Pradeep H C
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Pradeep H C Pradeep H C

مهندس داده