Migration des utilisateurs d'Amazon Redshift vers BigQuery
Dans ce cours, vous apprendrez à traduire divers concepts d'Amazon Redshift vers les concepts analogues dans BigQuery. Vous apprendrez comment les architectures de haut niveau d'Amazon Redshift et de BigQuery se comparent, comprendrez les différences dans la configuration des ensembles de données et des tables, mapperez les types de données d'Amazon Redshift aux types de données de BigQuery, comprendrez le mappage de schémas d'Amazon Redshift à BigQuery, optimiserez vos nouveaux schémas dans BigQuery et effectuerez une comparaison de haut niveau des dialectes SQL dans Amazon Redshift et BigQuery.
Ce que vous allez apprendre
- Comparer l'architecture et le provisionnement des ressources dans Amazon Redshift et BigQuery
- Configurer des ensembles de données et des tables dans BigQuery
- Mapper et comparer les types de données d'Amazon Redshift aux types de données de BigQuery
- Mapper et optimiser les schémas d'Amazon Redshift vers BigQuery
- Traduire le SQL d'Amazon Redshift vers BigQuery
Prérequis
- Expérience de l'utilisation d'Amazon Redshift comme entrepôt de données pour la gestion des données et l'exécution d'analyses SQL. Une expérience de base avec BigQuery est recommandée, mais pas obligatoire pour ce cours.
Public cible
- Clients
Programme de la Formation
5 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Comparer l'architecture et le provisionnement des ressources dans Amazon Redshift et BigQuery
- Décrire le concept de slot dans BigQuery
Sujets abordés
- →Bref rappel de l'architecture d'Amazon Redshift
- →Aperçu de l'architecture de BigQuery
- →Séparation du calcul et du stockage dans BigQuery
- →Slots BigQuery
- →Gestion de la charge de travail dans BigQuery
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
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