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Migrating Snowflake Users to BigQuery (MSUBQ) - Online Training

Inhalte

Modul 1 - Verständnis der BigQuery-Architektur
  • Kurze Erinnerung an die Snowflake-Architektur
  • Überblick über die BigQuery-Architektur
  • Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung in BigQuery
  • BigQuery-Steckplätze
  • Verwaltung der Arbeitslast in BigQuery
Modul 2 - Erstellen von Datensätzen und Tabellen in BigQuery
  • Ressourcenhierarchie in Snowflake
  • Ressourcenhierarchie in BigQuery
  • Erstellen von Ressourcen in BigQuery
  • Gemeinsame Nutzung von Ressourcen in BigQuery
  • Übung: Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen in BigQuery
Modul 3 - Abbildung von Datentypen
  • Wie Datentypen von Snowflake zu BigQuery zugeordnet werden
  • Verstehen von Datentypen, die für BigQuery einzigartig sind
Modul 4 - Schema-Zuordnung und -Optimierung
  • Schema-Definitionen in BigQuery
  • Partitionierung in BigQuery
  • Clustering in BigQuery
  • Übung: Schema-Migration zu BigQuery
Modul 5 - SQL-Übersetzung von Snowflake zu BigQuery
  • SELECT-Anweisungen
  • DML-Anweisungen
  • DDL-Anweisungen
  • UDFs und Prozeduren
  • Übung: SQL für BigQuery schreiben
Lernziele
  • Vergleich der Architektur und Bereitstellung von Ressourcen in Snowflake und BigQuery
  • Konfigurieren von Datensätzen und Tabellen in BigQuery
  • Zuordnung von Datentypen in Snowflake zu Datentypen in BigQuery
  • Mapping und Optimierung von Schemata von Snowflake auf BigQuery
  • SQL-Übersetzung von Snowflake zu BigQuery
Zielgruppen

Derzeitige Nutzer von Snowflake (Dateningenieure, Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler), die zu BigQuery migrieren.

Modul 1 - Verständnis der BigQuery-Architektur
  • Kurze Erinnerung an die Snowflake-Architektur
  • Überblick über die BigQuery-Architektur
  • Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung in BigQuery
  • BigQuery-Stec...
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Termine und Orte

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SG-Seminar-Nr.: 8577460

Anbieter-Seminar-Nr.: 5T4U1ET5HS

Termin

10.07.2026

Online

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Veranstaltungsinformation

  • Webinar
  • Deutsch
    • Keine
  • 8 h

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