2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETLとComposerとは？

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETLとComposerについて解説します。

（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

ETLとComposerの概要

ETLとは何か：基本概念と定義
ETLは「Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（読み込み）」の略です。データを一つの場所から別の場所に移動させる際に、そのデータを適切な形式に変換し、新しい場所に格納するプロセスを指します。ETLのプロセスは、データ分析やビジネスインテリジェンスなど、多くのデータ駆動型タスクの基盤となります。
Google Cloud Composerとは：概要と特徴
Google Cloud Composerは、クラウドベースのワークフロー管理ツールです。Apache Airflowをベースに構築されており、複雑なデータ処理ワークフローを簡単に作成、スケジューリング、監視できます。ComposerはGoogle Cloudのサービスと簡単に統合できるため、Google Cloud上でのデータ処理と分析を効率化します。
ETLとComposerの相互関係
ETLプロセスは、データを取得し、変換して、最終的にはデータストアやデータベースに保存します。Google Cloud Composerは、ETLステップを自動化し、スケジュールするのに役立ちます。Composerを使用することで、複雑なデータパイプラインの管理が容易になり、効率的なデータ処理が可能になります。

BigQueryとのETL統合
Google CloudのBigQueryは、大規模なデータセットの分析に適したサービスです。ETLプロセスで、BigQueryにデータを効果的に転送し、分析できます。ComposerはBigQueryと統合され、データの抽出、変換、読み込みのプロセスを自動化し、最適化するのに役立ちます。
Composerの活用シナリオ
Composerは、データベースのバックアップ、ログの集約、データのクリーニングなど、さまざまなデータ処理タスクのワークフローを自動化します。また、多様なデータソースからのデータ統合や、複数のデータ処理ステップの調整にも適しています。
データパイプラインの自動化と最適化
Composerを使用することで、データパイプラインの設定、実行、監視を自動化できます。これにより、データの処理時間が短縮され、エラーの可能性が減少し、全体的な効率が向上します。

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AIエンジニア

ETLプロセス設計に関するPDE試験のポイント
PDE試験では、ETLプロセスの設計と実装に関する知識が求められます。PDE試験対策としては、データの抽出、変換、読み込みの各ステージでのベストプラクティスと、これらを効率的に組み合わせる方法について理解することが重要です。
Composerを使ったワークフロー管理のPDE試験対策
Composerの使用方法、特にワークフローの設計、スケジューリング、監視に関する知識は、PDE試験でとても重要です。Composerを用いて効果的にデータパイプラインを管理する能力が問われます。