#生データからモデル化されたテーブルへ

まずは取り込みです。Apache Kafkaからのストリーミングは、ブローカーをソースとして接続し、トピックからテーブルを最新の状態に保ちます。IoTフリートモニタリングパイプラインは、より長く作業された例で、デバイスメッセージをダッシュボードまで2部構成で処理し、ここではフルリファレンスアーキテクチャに最も近いものです。

次に変換です。Python SDKチュートリアルでは、カスタムアクションがテーブルを読み込み、データフレームで変更し、それを書き戻す方法を示しています。SQL変換は、Trinoエンジン上でSQLを使用して同じ作業を行います。外部データセットを使用したデータモデルは、プラットフォームがコピーしないデータ上にテーブルを構築します。セグメンテーションはパフォーマンスの章です。日付、属性、ファイルセット、またはアカウントごとに1つのジョブを並列タスクに分割し、各モードをカバーする7つの短いガイドです。

ソースに合ったものを選んでください。または、フルパイプラインを構築するために順番に読むこともできます。

#さらに深く掘り下げる

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