SPARK: Анализ данных с помощью современного Apache Spark

О событии

1. Обзор Apache Spark

• • Архитектура Spark. Обзор компонентов Spark и их назначения

2. Основные абстракции Apache Spark

• • Трансформации и действия, Lazy Evaluation

3. Знакомство с Dataframes

• • Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe

4. Знакомство со Spark RDD

• • Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset

5. Apache Spark SQL

• • Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL
  • Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
  • Spark SQL и Hadoop

6. Работа с источниками данных

• • Ввод и вывод в Apache Spark
  • Работа с файлами и базами данных

7. Производительность и параллелизм в Apache Spark

• • Планы выполнения запроса: логические и физические

8. Конфигурирование Apache Spark

• • Принципы конфигурирования и основные настройки

9. Spark Streaming и Structured Streaming

• • Виды потоковой обработки в Apache Spark
  • Особенности исполнения streaming кода
  • Checkpoint в Spark Streaming

10. GraphX и ML

• • Место и особенности графовых моделей в программировании
  • Задачи машинного обучения и проблематика больших данных
  • Основные возможности Spark ML

11. Обработка слабоструктурированных данных

• • Работа с JSON и XML файлами, особенности и возможности

12. Современный Spark

• • pandas API в spark
  • Spark Connect: долгоживущие сессии
  • Spark on Kubernetes (будущее в настоящем)
  • Delta Lake – технологическая основа LakeHouse
  • Подробна яинформация о программе: