Podstawy Apache Spark – od teorii do praktyki

Opis

Szkolenie dostarcza gruntowną wiedzę o podstawach Apache Spark, łącząc teoretyczne fundamenty z praktycznym zastosowaniem. Program obejmuje kluczowe aspekty przetwarzania danych, od podstawowych operacji po zaawansowane transformacje. Warsztaty praktyczne pozwalają uczestnikom zdobyć hands-on experience w projektowaniu i implementacji rozwiązań opartych o Spark.

Profil uczestnika

• Programiści rozpoczynający pracę z Big Data
• Analitycy danych chcący poznać Apache Spark
• Inżynierowie systemowi migrujący do rozwiązań Big Data
• Deweloperzy aplikacji rozproszonych
• Specjaliści ETL poszukujący nowych narzędzi
• Administratorzy systemów zainteresowani Apache Spark

Agenda

1. Fundamenty Apache Spark
• Architektura i komponenty
• Model programowania rozproszonego
• RDD i DataFrame API
• Spark SQL i strukturalne przetwarzanie
2. Przetwarzanie danych
• Transformacje i akcje
• Zarządzanie pamięcią
• Optymalizacja zapytań
• Integracja z zewnętrznymi źródłami
3. Zaawansowane operacje
• Agregacje i grupowanie
• Łączenie zbiorów danych
• UDF i niestandardowe funkcje
• Persistencja i cache
4. Praktyczne zastosowania
• Analiza danych w czasie rzeczywistym
• Przetwarzanie wsadowe
• Integracja z ekosystemem Hadoop
• Testowanie i debugowanie

Korzyści

Nabycie fundamentalnej wiedzy o architekturze i zasadach działania Apache Spark. Zdobycie praktycznych umiejętności w zakresie przetwarzania danych. Poznanie technik optymalizacji i debugowania aplikacji Spark. Przyswojenie najlepszych praktyk w projektowaniu rozwiązań Big Data. Rozwój umiejętności analizy danych z wykorzystaniem Spark SQL. Opanowanie metod integracji Spark z innymi technologiami Big Data.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania w Java lub Python
• Ogólna wiedza o przetwarzaniu danych
• Znajomość podstaw SQL
• Podstawowa znajomość systemów Unix/Linux

Zagadnienia

• Architektura Apache Spark
• RDD i DataFrame API
• Spark SQL
• Transformacje i akcje
• Zarządzanie pamięcią
• Optymalizacja wydajności
• Przetwarzanie strumieniowe
• Integracja z Hadoop
• Testowanie aplikacji
• Debugowanie i monitoring

Poznaj naszą firmę