Comparativa de AWS y GCP para proyectos BigData
Contenido del curso
Arquitecturas
Extracción de información
- 9
Cómo mover datos a cloud con SDK y CLI
02:21 min - 10
Python y boto3 para listar buckets S3
10:16 min - 11
Boto3: inicializar clients de AWS en Python
03:56 min - 12
API Gateway como puerta de big data
03:40 min - 13
Storage Gateway: puerta entre on-premise y S3
03:13 min - 14
AWS Kinesis: streaming masivo de datos
05:53 min - 15
Cómo crear Kinesis Data Stream en AWS
06:50 min - 16
Despliegue automatizado de Kinesis con CloudFormation
10:42 min - 17
Cómo Kinesis Firehose entrega datos en tiempo real
03:27 min - 18
Configuración de Kinesis Firehose en AWS
05:45 min - 19
Configuración Básica de Amazon Kinesis Firehose en AWS
02:53 min - 20
MSK vs Kinesis: cuál elegir en AWS
03:42 min - 21
Creación de clúster AWS MSK desde la consola
07:21 min
Transformación de Información
- 22
Cómo AWS Glue transforma datos en la nube
06:33 min - 23
Instalación de Apache Zeppelin paso a paso
04:49 min - 24
Configurar developer endpoint de AWS Glue con Zeppelin
05:38 min - 25
Conexión de Apache Zeppelin con AWS
08:29 min - 26
Configurar AWS Glue Crawler para poblar catálogo
08:15 min - 27
Configuración de Developer Endpoint en AWS Glue
08:00 min - 28
Cómo configurar AWS Glue ETL desde S3 a Parquet
10:23 min - 29
Qué es EMR y cuándo usarlo
05:30 min - 30
Crear tu primer cluster de AWS EMR
09:01 min - 31
Conectar Apache Zeppelin a EMR
03:18 min - 32
EMR automatizado con CloudFormation
06:32 min - 33
AWS Lambda para proyectos de big data
07:02 min - 34
Lambdas en big data: real time y batch
04:54 min - 35
Configuración de AWS Lambda para Big Data
07:16 min
Carga de Información
Consumo de información
Seguridad, Orquestación y Automatización
Clase pública
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