Скачать с ютуб видео End to End GCP Project2 using BigQuery, Airflow(composer), Cloud Functions, GCS, Dataflow, Looker

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: End to End GCP Project2 using BigQuery, Airflow(composer), Cloud Functions, GCS, Dataflow, Looker в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно End to End GCP Project2 using BigQuery, Airflow(composer), Cloud Functions, GCS, Dataflow, Looker или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон End to End GCP Project2 using BigQuery, Airflow(composer), Cloud Functions, GCS, Dataflow, Looker в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

End to End GCP Project2 using BigQuery, Airflow(composer), Cloud Functions, GCS, Dataflow, Looker

○ In this project, we have implemented a data pipeline to ingest data from an Application API using a Python script. This script is scheduled to run as a part of DAG in Cloud Composer. Once the Python script retrieves the data, it is stored in Google Cloud Storage as a CSV file. ○ after creation of the CSV file in the Cloud Storage bucket, a Cloud Function is triggered. This Cloud Function automatically submits a beam job to Dataflow, which is configured to load the data from Cloud Storage into BigQuery. on top of the BigQuery table, we have created dashboards using Looker, These dashboards provide stakeholders with interactive visualizations, enabling them to derive valuable insights and make informed decisions based on the processed data.

Comments