Dieser Kurs führt Anfänger in die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte der verteilten Datenverarbeitung mit Apache Spark ein, einer der leistungsstärksten Engines für groß angelegte Analysen. In zwei progressiv aufgebauten Modulen werden die Teilnehmer die Architektur von Spark identifizieren, seine Kernkomponenten beschreiben und wichtige Programmierkonstrukte wie z. B. Resilient Distributed Datasets (RDDs) demonstrieren. In Modul 1 werden die Teilnehmer die Prinzipien hinter dem verteilten Datenverarbeitungsmodell von Spark erkennen und grundlegende RDD-Transformationen veranschaulichen. In Modul 2 werden sie fortgeschrittene Transformationslogik anwenden, Persistenzstrategien implementieren und zwischen Dateiformaten wie CSV, JSON, Parquet und Avro für eine effiziente Datenverarbeitung unterscheiden. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Spark-Anwendungen zur Optimierung zu analysieren, Speicherstrategien zu bewerten und skalierbare Datenverarbeitungs-Workflows unter Verwendung von Spark-Kern-APIs zu entwickeln. Der Kurs verbindet konzeptionelle Klarheit mit praktischen Beispielen, um die Teilnehmer für Big Data-Herausforderungen in der Praxis zu rüsten.
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Apache Spark: Big Data-Workflows anwenden und auswerten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Spark und Python für Big Data mit PySpark
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie die Spark-Architektur, die Kernkomponenten und die RDD-Programmierkonstrukte.
Anwendung von Transformationen, Persistenz und Handhabung mehrerer Dateiformate in Spark.
Entwickeln Sie skalierbare Workflows und bewerten Sie Spark-Anwendungen zur Optimierung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Persistenz der Daten
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Big Data
Wichtige Details
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August 2025
6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Dieses Modul führt die Teilnehmer in die grundlegenden Konzepte von Apache Spark ein, einer leistungsstarken Open Source-Engine, die für die Verarbeitung und Analyse von Big Data entwickelt wurde. Durch eine Reihe von strukturierten Lektionen erkunden die Lernenden die Spark-Architektur, die Kernkomponenten und die wesentlichen Programmierkonstrukte. Das Modul vermittelt ein konzeptionelles Verständnis dafür, wie Spark verteiltes Computing und In-Memory-Verarbeitung nutzt, gefolgt von einer praktischen Einführung in die Arbeit mit Resilient Distributed Datasets (RDDs), der Kernabstraktion von Spark für die Datenverarbeitung. Am Ende des Moduls werden die Lernenden mit dem Wissen ausgestattet sein, das sie benötigen, um grundlegende Datenoperationen in Spark zu initiieren und seine High-Level-Architektur zu verstehen.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Aufgaben
Dieses Modul vertieft das Verständnis von Apache Spark, indem es sich auf fortgeschrittene RDD-Transformationen, Persistenzstrategien, Operationen mit Schlüssel-Wert-Paaren (RDDs) und den effizienten Umgang mit verschiedenen Datenformaten konzentriert. Die Lernenden erfahren, wie sie Transformationen wie map, flatMap und reduceByKey anwenden, die Rolle und Konfiguration von Persistenzstufen in Spark verstehen, Pair-RDDs mithilfe von Sortier- und Gruppieraktionen manipulieren und mit häufig verwendeten Dateiformaten wie CSV, JSON, Parquet und Avro arbeiten. Das Modul vermittelt den Lernenden die Fähigkeit, Spark-Anwendungen sowohl rechnerisch als auch in Bezug auf die Datenspeicherung und -verarbeitung zu optimieren.
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6 Videos3 Aufgaben
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