Учебное пособие по основным компонентам Apache Beam – конвейеры, преобразования и исполнители (дл...

Изучите компоненты Apache Beam с помощью понятных, простых и удобных для начинающих примеров!
В этом видео мы разберем все основные концепции, которые вы должны понимать, прежде чем создавать масштабируемые конвейеры обработки данных с использованием Apache Beam. Вы узнаете, как Pipeline, PCollection, PTransform, I/O Connectors и Runners работают вместе для обработки данных в единой пакетной + потоковой модели.

Независимо от того, готовитесь ли вы к собеседованиям по инженерии данных, работаете с GCP Dataflow или изучаете распределенную обработку данных, это видео даст вам полную основу.

📌 Что вы узнаете из этого видео

Что такое Apache Beam?

Почему Beam используется в инженерии данных
Основные компоненты и архитектура
Конвейер — как запускается задача Beam
PCollection — как выглядят данные в Beam
PTransform — логика обработки (Map, ParDo, GroupBy, Combine)
Запускающие программы — Direct Runner, Dataflow Runner, Spark, Flink
Реальный поток компонентов Beam
Примеры использования для начинающих

🎯 Для кого это видео?

Для начинающих в инженерии данных
Для студентов, готовящихся к собеседованиям на должность инженера данных в GCP
Для всех, кто изучает Apache Beam, Dataflow, Spark или Flink
Для разработчиков на Python и Java, начинающих работу с распределенной обработкой

🔗 Рекомендуемые следующие видео

Учебник по Apache Beam Pipeline
Основы Google Cloud Dataflow
Apache Spark против Apache Beam

👍 Не забудьте поставить ЛАЙК и ПОДПИСАТЬСЯ!

Это вдохновляет меня на создание большего количества уроков по инженерии данных + облачным технологиям + Python.

👉 Хотите получить полное объяснение Apache Beam для начинающих? Посмотрите полное видео здесь:
   • Apache Beam Basics Explained | What It Is,...  

Идеально подходит для начинающих в области инженерии данных, инженеров облачных вычислений, изучающих GCP и специалистов по большим данным.

#apachebeam #dataengineering #dataflow #gcp #bigdata
#dataprocessing #pipelines #beamcomponents #pcollection #ptransform
#datarunner #googlecloud #dataengineer #streamingdata #batchprocessing
#python #java #cloudcomputing