Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

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Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Spark and Python for Big Data with PySpark“

Dozent: EDUCBA

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Was Sie lernen werden

Apply Scala fundamentals including variables, functions, and advanced concepts.
Implement Spark RDD operations, streaming, and fault-tolerant pipelines.
Build real-time big data solutions integrating Spark with external systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scalability
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Live Streaming
Kategorie: Systems Integration
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Apache
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Scala Programming
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Apache Hadoop

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8 Aufgaben

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Build a strong foundation in Apache Spark with Scala and learn how to develop scalable big data applications from core concepts to real-time data processing. This course introduces Spark architecture, its integration with YARN, and essential Scala programming concepts, including variables, functions, loops, collections, traits, abstract classes, exception handling, and access modifiers.

As you progress, you'll work with Resilient Distributed Datasets (RDDs), differentiate transformations and actions, and implement Spark Streaming with windowing and checkpointing for fault-tolerant real-time data processing. You'll also construct a Spark project using Maven, integrate external APIs such as Twitter, and evaluate Hadoop 1.x and 2.x for effective resource management in Spark environments. Designed for aspiring data engineers, big data developers, and learners interested in distributed data processing, this course combines Scala programming with practical Apache Spark workflows. By the end of the course, you'll be able to apply Scala fundamentals, optimize RDD operations, implement reliable streaming pipelines, and build end-to-end Spark applications for scalable data analysis.

This module introduces learners to the fundamentals of Apache Spark and the Scala programming language, equipping them with the foundational knowledge to build and manage big data applications. Starting with an overview of Spark’s architecture, flow, and integration with YARN, the module progresses to Scala essentials, covering variables, functions, loops, and collections. It then advances into key Scala concepts such as abstract classes, traits, exception handling, and access modifiers. By the end of this module, learners will be able to confidently apply Scala programming constructs within Spark environments to process and analyze data efficiently.

Das ist alles enthalten

24 Videos4 Aufgaben

24 VideosInsgesamt 188 Minuten

Introduction to Connecting to Twitter Using Spark9 Minuten
Flowchart of Spark6 Minuten
Components of Spark8 Minuten
Different Services Running on YARN8 Minuten
Introduction to Scala6 Minuten
Case Classes and Pattern Matching7 Minuten
Installation of Scala7 Minuten
Variables and Functions7 Minuten
Variables and Functions Continues5 Minuten
Loops12 Minuten
Collections11 Minuten
More on Collections8 Minuten
Abstract Class8 Minuten
Example of the Abstract Class4 Minuten
Trait6 Minuten
Example of the Trait6 Minuten
Exception6 Minuten
Practical Example of Exceptions7 Minuten
Customize Exceptions of Scala Project9 Minuten
Modifiers11 Minuten
Strings11 Minuten
Methods in Strings10 Minuten
Methods in Strings Continue6 Minuten
Array10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Spark Overview and Setup10 Minuten
Scala Language Essentials10 Minuten
Advanced Scala Concepts10 Minuten
Scala Foundations and Spark Basics30 Minuten

This module explores the advanced features of Apache Spark, focusing on Resilient Distributed Datasets (RDDs), Spark Streaming, and real-time application integration. Learners will understand how to perform transformations and actions on RDDs, process live streaming data, and implement checkpointing for fault tolerance. The module also covers integration with external systems such as Twitter, project setup using Maven and Scala, and explains the differences between Hadoop 1.x and 2.x for Spark compatibility. By completing this module, learners will gain the ability to build scalable, fault-tolerant, real-time big data applications using Spark and Scala.

Das ist alles enthalten

18 Videos4 Aufgaben

18 VideosInsgesamt 136 Minuten

RDD in Spark7 Minuten
RDD in Spark Continues7 Minuten
Different Operations12 Minuten
Transformation Operations12 Minuten
Action Operations7 Minuten
Action Operations Continues5 Minuten
Introduction Spark Streaming8 Minuten
How to Process the Live Streaming Data7 Minuten
How to Process the Live Streaming Data Continues 6 Minuten
Windowed Wordcount7 Minuten
Windowed Wordcount Example7 Minuten
Check Pointing in Spark9 Minuten
Check Pointing in Spark Example 8 Minuten
Maven Creation11 Minuten
Create Scala Project7 Minuten
Difference between Hadoop 1.x and 2.x4 Minuten
How to Connect Twitter Using Spark Application4 Minuten
More on Connect Twitter Using Spark Application10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Working with RDDs and Operations10 Minuten
Spark Streaming and Checkpointing10 Minuten
Integrations and Project Setup10 Minuten
Advanced Spark and Real-Time Applications30 Minuten

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