#生データからモデル化されたテーブルへ

まずはインゲストです。Apache Kafkaからのストリーミングにより、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、デバイスメッセージをダッシュボードまで導く2部構成の長いワーク例であり、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する7つの短いガイドで、各モードをカバーしています。

完全なパイプラインを構築するには、順番に読み進めてください。または、お持ちのソースに合ったものを選んでください。

#さらに深く掘り下げる

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