文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

没有三年实战经验，我是如何在谷歌云专业数据工程师认证中通关的

在过去的几个月里，我一直在Google Cloud学习课程并准备专业数据工程师考试。然后我顺利通过了。几周后，我的连帽衫到了，证书也到手了。...展示你在Google Cloud平台上设计和构建数据处理系统以及创建机器学习模型的能力。...而且Google Cloud每天都在不断发展，因此证书所需要的内容可能会发生变化（我在开始撰写本文时也发现了这一点）。 你需要为考试做什么准备？...Linux Academy Google认证专业数据工程 链接：https://linuxacademy.com/google-cloud-platform/training/course/name/...一旦通过，你将收到一封电子邮件，里边有官方Google Cloud专业数据工程师证书的兑换代码。恭喜！ 你还可以在Google Cloud专业数据工程师商店中使用兑换代码。

4K50

大数据最新技术：快速了解分布式计算:Google Dataflow

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。...相比原生的map-reduce模型，Dataflow有几个优点： 1.可以构建复杂的pipeline，在这不妨引用Google云平台的产品营销总监Brian Goldfarb的话 Cloud Dataflow...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow的一个补充，经过Dataflow清洗和处理过的数据，可以在BigQuery中存下来，同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作...为了配合Dataflow，Google Cloud Platform还为开发者提供了一系列工具，包括云保存，云调试，云追踪和云监控。...2) Spark在设计分布式数据集API时，模拟了Scala集合的操作API，使得额外的语法学习成本比Dataflow要低。

2.2K90
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Apache Beam 初探

    代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。...她提供的数据流管理服务可控制数据处理作业的执行，数据处理作业可使用DataFlow SDK创建。...就目前状态而言，对Beam模型支持最好的就是运行于谷歌云平台之上的Cloud Dataflow，以及可以用于自建或部署在非谷歌云之上的Apache Flink。...如Apache Beam项目的主要推动者Tyler Akidau所说： “为了让Apache Beam能成功地完成移植，我们需要至少有一个在部署自建云或非谷歌云时，可以与谷歌Cloud Dataflow...对此，Data Artisan的Kostas Tzoumas在他的博客中说： “在谷歌将他们的Dataflow SDK和Runner捐献给Apache孵化器成为Apache Beam项目时，谷歌希望我们能帮忙完成

    2.3K10

    BigData | Apache Beam的诞生与发展

    FlumeJava的诞生，起源于对MapReduce的性能优化，在MapReduce计算模型里，数据处理被抽象为Map和Reduce，计算模型从数据源中读取数据，经过用户写好的逻辑后生成一个临时的键值对数据集...再到后来，优秀的Google工程师们觉得可以把上面的FlumeJava以及Millwheel整合在一起，因此提出了Dataflow Model的思想，也推出了基于这个思想开发的平台Cloud Dataflow...上面说到，Google开发了一个平台给大家用，但是有些人并不想在这个Cloud Dataflow上去运行自己的程序，想在自己的平台上去运行。...我们可以通过设置合适的时间窗口，Beam会自动为每个窗口创建一个个小的批处理作业任务，分别进行数据处理统计。 第三点：When 何时将计算结果输出？我们可以通过水印以及触发器来完成设置。...Beam的编程模型将所有的数据处理逻辑都分割成上述的4个维度，所以我们在基于Beam SDK构建数据处理业务逻辑时，只需要根据业务需求，按照这4个维度调用具体的API即可。 ?

    1.4K10

    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    第 1 节：Google Cloud Platform 的基础 在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。...在下一部分中，我们将了解 Google 如何通过地理位置分散的数据中心来减轻停机风险。 安全性和私密性：许多管理敏感数据资产的企业在采用云时都担心数据的安全性和私密性。...，这使得构建 Cloud Dataflow 作业非常容易。...单击“创建表”。 代替空表，选择从以下位置创建表：Google Cloud Storage。 给出文件的位置。 选择文件格式为 CSV。...在创建应用时，AI 平台会分配并初始化批量预测资源。 通常，已准备好在线预测，以便可以在需要时进行处理。 您可以通过这里了解有关在线预测的更多信息。

    17.2K10

    腾讯云批量计算介绍

    , Azure, Google Cloud等友商（其中 Google Cloud Batch 是 Google Dataflow 产品的一部分，专注数据处理，与其他竞品差别较大，不作为主要对比系）。...问题1 资源浪费 在一个MaxvCPU（AWS Batch 产品概念，大意为计算环境可使用的 CPU 上限）为16C的环境中，用户先提交一个16C的作业A， AWS Batch 会自动创建一个16C的...问题2 资源“假死锁” 在一个MaxvCPU为16C的环境中，用户先提交一个8C的作业A，AWS Batch 会自动创建一个8C的 EC2 实例来执行作业 A。然后提交一个16C的作业B。...但是，实际情况要略差于预期，在作业B提交近一小时之后，AWS Batch才创建了16C的 EC2 实例，完成计算环境的调整，以至于用户一度认为 AWS Batch 出现了死锁 bug。...Dataflow. https://cloud.google.com/dataflow/

    6.8K20

    GCP 上的人工智能实用指南：第三、四部分

    STAGING_BUCKET：这是训练作业运行时用于存储中间结果和临时文件的 Google 存储空间上的路径。 除了这些之外，我们需要设置变量以表示作业名称，作业目录和区域。...建议将包文件存储在可访问的 Cloud Storage 位置。 使用gcloud命令时，依赖项可以放在本地计算机上，也可以放在 Cloud Storage 上。...在本章中，我们将研究使用 Google Cloud 服务执行预测所涉及的一些步骤，如下所示： 基于机器的智能预测概述 维护模型及其版本 深入研究已保存的模型 在 Google Cloud Platform...它可以使用存储在某些外部存储（例如 Google Cloud 存储桶）中的模型，也可以使用通过 Google Cloud AI 平台进行部署的模型。...它只能使用通过 Google Cloud AI 平台部署的模型。 仅当使用通过 Google Cloud AI 平台部署的模型时，才对某些实例类型进行有限使用。

    6.9K10

    Google AutoML图像分类模型 | 使用指南

    首先创建图片分类作业，我们可以借助wao.ai来迅速完成此操作，你可以通过下方视频链接了解该过程。...如果你还没有账户，请先在Google Cloud Platform上创建一个帐户。然后，我们需要创建一个新项目。 ? 创建项目后，我们可以使用顶部的侧边栏或搜索栏导航到Google AutoML。...格式化输入数据 现在我们将自己的数据放入Google Cloud Platform。所有数据都必须位于GCP存储桶中。因为我们的数据集太大，所以浏览器界面无法正常工作。...几个小时后，模型完成，并概述了模型的性能和所用的预算（我分配的全部是16小时） ? 2....由混淆矩阵可知，云模型在预测男性时出错较多，而边缘模型的失误率则更均匀。 ? 云模型性能 在下面的屏幕截图中，你可以看到云模型的混乱矩阵，以及AutoML报告的一些统计信息。

    2.8K20

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    PayPal 已经将大量负载转移到了 Google Cloud Platform，所以分析平台转移到 Google Cloud Platform 是更顺其自然的选项。...我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。通过这种方式，我们为存储在 Google Cloud Platform 中的所有数据启用了默认加密，这符合我们的内部政策和外部规范。...我们创建了一个自动化框架以及一个用于交互式使用和自助代码转换的门户。自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...数据移动、加载和验证 在我们完成这个项目的过程中，很明显数据移动与我们的设置高度相关，并且要使用现有的工具将数据无缝复制到 Google Cloud Platform 会出一些问题。...我们邀请这些团队参与我们的设计讨论、审查工作项目、审查积压工作、寻求帮助并在遇到问题时共同解决。这还帮助 Google Cloud Platform 针对我们的用例尽早启用特性，并快速响应我们的错误。

    4.7K20

    Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限

    通过 "includes" 模板，你可以引用一个模板使其像参数化的 C++ 宏一样内联展开，从而以一种简单的方式将各个阶段、任务和步骤的公共配置分解出来。...通过 "extends" 模板，你可以定义一个具有公共流水线配置的外壳，结合所需模板检查机制，如果流水线没有扩展特定的模板，你可以拒绝构建以防止对流水线配置本身的恶意攻击。...多种多样的 executor 为在 Docker、Linux、macOS 或 Windows 虚拟机中配置作业提供了灵活性。...Google Cloud Dataflow Google Cloud Dataflow 是一个基于云平台的数据处理服务，适用于批量处理和实时流数据处理的应用。...它通过在 Lima VM 中配置 Docker 容器运行时环境，可以在 macOS 上配置 Docker CLI 并处理端口转发和挂载存储。

    2.8K50

    TPU使用说明

    hour 亚太区地区 \$1.566/hour \$5.22/hour 抢占式 TPU 是 Cloud TPU 在需要将资源分配给另一项任务时，可以随时终止（抢占）的 TPU。...TPU $1.35 1 10 $13.50 - $14.45 2 使用步骤 2.1 创建GCP project 点击链接Google Cloud Platform之后会进入这样一个界面： 点击创建项目...2.2.3 清理 在最后一步中，您将删除之前为本教程创建的存储分区和对象。...3.2 在Google Cloud上运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后，还需要命令行中配置如下信息： TPU_NAME 我的TPU信息如下：...DATA_DIR 是数据集储存的位置。 YOUR-TMP_DIRECTORY 是用于存储临时数据的位置。 如果用户向计算引擎VM添加了新磁盘，需要在添加的磁盘上创建一个临时目录。

    3.4K00

    【云+社区年度征文】在Kubernetes环境中采用Spinnaker的意义

    它有助于将应用程序部署到各种云提供商，例如Google Cloud Platform（GCP），Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure。...在Kubernetes环境中使用Spinnaker Spinnaker得到了各种云提供商的支持，例如App Engine，Amazon Web Services（AWS），Azure，Google Cloud...Platform（GCP），Cloud Foundry，Oracle和Kubernetes。...用户提供所需的Docker镜像标签，该标签将通过参数化的Jenkins作业进行部署，该作业会创建文本文件（例如build.properties），并将用户提供的Docker镜像作为内容。...通过Kubernetes对象YAML文件在Kubernetes集群上部署Docker镜像。在YAML文件中定义Docker镜像有两种方法，即通过定义镜像标签或定义镜像摘要。

    2.5K00

    在Kubernetes环境中采用Spinnaker的意义

    它有助于将应用程序部署到各种云提供商，例如Google Cloud Platform（GCP），Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure。...在Kubernetes环境中使用Spinnaker Spinnaker得到了各种云提供商的支持，例如App Engine，Amazon Web Services（AWS），Azure，Google Cloud...Platform（GCP），Cloud Foundry，Oracle和Kubernetes。...用户提供所需的Docker镜像标签，该标签将通过参数化的Jenkins作业进行部署，该作业会创建文本文件（例如build.properties），并将用户提供的Docker镜像作为内容。...通过Kubernetes对象YAML文件在Kubernetes集群上部署Docker镜像。在YAML文件中定义Docker镜像有两种方法，即通过定义镜像标签或定义镜像摘要。

    2.6K20

    分布式作业 Elastic-Job 快速上手指南，从理论到实战一文搞定！

    Elastic-Job 提供 Simple、Dataflow 和 Script 3种作业类型。...可通过 getShardingTotalCount(), getShardingItem() 等方法分别获取分片总数，运行在本作业服务器的分片序列号等。 这里我们创建一个简单（Simple）作业。...如果分成10片，则作业遍历数据的逻辑应为：每片分到的分片项应为ID%10，而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4；服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9，直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据...Type 对应 JobTypeConfiguration，有3个子类分别对应 SIMPLE, DATAFLOW 和 SCRIPT 类型作业，提供3种作业需要的不同配置，如：DATAFLOW 类型是否流式处理或...在 Spring Boot 启动类里面加作业配置代码。

    1.7K20

    大数据凉了？No，流式计算浪潮才刚刚开始！

    图 10-9 Flume 的高层抽象模型（图片来源：Frances Perry） 这些数据处理 Pipeline 在作业启动时将通过优化器生成，优化器将以最佳效率生成 MapReduce 作业，然后交由框架编排执行.../blog/products/gcp/no-shard-left-behind-dynamic-work-rebalancing-in-google-cloud-dataflow） 中描述的动态负载均衡...在 Job 运行过程中，通过不断的动态调整负载分配可以将系统运行效率趋近最优，这种算法将比传统方法下有经验工程师手工设置的初始参数性能更好。...在 Google 内部，之前本书中讨论过的大多数高级流处理语义概念首先被整合到 Flume 中，然后才进入 Cloud Dataflow 并最终进入 Apache Beam。...Cloud Dataflow：统一批流处理引擎 通过将 MillWheel 的无序流式处理与高阶抽象、自动优化的 Flume 相结合，Cloud Dataflow 为批流数据处理提供了统一模型，并且灵活地平衡正确性

    1.4K60

    「事件流处理架构」事件流处理的八个趋势

    在某些情况下，ESP在网关、路由器、卡车、汽车或火车上运行，甚至在终端设备中运行。...但是，对于入门、学习事件处理以及构建小型或临时应用程序来说，它们是很好的。在少数情况下，高度熟练的开发团队已经在这些产品上构建了大型的、关键任务的应用程序。...这些产品的成本与完全专有的ESP产品一样高，而且它们将应用程序锁定在与完全专有的产品几乎相同的位置。然而，购买者喜欢（部分）开源的光环，而且这些产品中的许多都具有一套很好的现代特性。...Databricks Spark Streaming (on Spark) EsperTech Esper Enterprise Edition Google Cloud DataFlow (with...以SDI为重点的产品示例包括： (Google) Alooma Platform Astronomer Cloud, Enterprise, Open/Apache Airflow (Qlik) Attunity

    2.2K10

    IT入门知识第八部分《云计算》（810）

    广泛的网络访问 服务可以通过网络在全球范围内访问，使用户能够随时随地访问应用程序和数据。 资源池化 云服务提供商通过虚拟化技术将计算资源集中管理，实现资源的高效共享和分配。...云计算的这些优势和挑战要求企业在选择和实施云解决方案时进行周密的规划和风险评估。随着技术的不断进步，云计算将继续发展，为用户带来更多创新和价值。...2.3 Google Cloud Google Cloud的创新服务 Google Cloud Platform（GCP）以其创新的产品和服务而闻名，于2008年开始对外提供服务。...存储服务：如Cloud Storage等。 数据库服务：如Cloud SQL、Bigtable等。 大数据和分析：如BigQuery、Dataflow等。...在接下来的部分中，我们将深入探讨云服务的不同类型以及它们如何帮助企业实现业务目标。 3.

    20110

    Elastic、Google Cloud和Kyndryl的端到端SAP可观测性方案：深度解析

    这一层的数据包括：用户在SAP应用中的活动（登录、交易、搜索）跟踪系统更改和用户操作的审计日志后台作业的性能和完成时间SAP进程执行指标（响应时间、内存使用情况）在这一层，您可以深入了解用户活动、审计日志...响应时间分布图显示，在同一时间段内，SAP实例处理的总对话步骤中，只有50%的平均响应时间约为1秒。仔细查看响应时间的分解，我们可以观察到主要的高响应时间原因是滚动等待时间（超过3.5秒）。...通过简单的指导，客户可以在几分钟内部署所需的Google Cloud服务。该框架简化了与常见应用和系统的预构建连接器的集成，实现实时洞察，降低实施的风险、复杂性和成本。...当您的数据基础建立在BigQuery中时，您可以利用Kibana作为您的搜索和数据可视化加速层，在其中进行基础设施日志与业务数据的关联。...通过专用的Dataflow模板，可以轻松地将选定的BigQuery数据移至Elasticsearch。

    17721
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券