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Optimizing Spark and Cloud Data Storage for Analytics

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Optimizing Spark and Cloud Data Storage for Analytics

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Optimize Spark job performance through strategic partitioning and caching, achieving 30%+ runtime improvements using data access analysis.

  • Implement transactional data lakes with Delta format, enabling versioning, ACID operations, and schema evolution for reliable datasets.

  • Provision secure cloud data infrastructure using IAM policies, private networks, and encrypted storage following security best practices.

  • Evaluate and benchmark storage formats (Parquet, ORC, Avro) to select optimal solutions for analytical workloads and cost efficiency.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Data Storage Technologies
  • Kategorie: Infrastructure Architecture
  • Kategorie: Data Integrity
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Cloud Security
  • Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Transaction Processing
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Data Security
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Cloud Computing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Amazon S3
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Cloud Storage
  • Kategorie: Data Lakes

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

20 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Data Analysis

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • 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 von Coursera zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 11 Module

You will discover why systematic performance analysis beats random configuration changes and master reading Spark UI metrics to identify bottlenecks.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will implement partitioning and caching strategies to achieve measurable performance improvements in distributed data processing.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will develop foundational skills for analyzing distributed execution plans to identify performance bottlenecks caused by data shuffle and skew patterns in Spark applications.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

You will apply advanced optimization strategies to resolve identified performance bottlenecks through partition tuning, broadcast joins, and configuration optimization techniques.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre3 Aufgaben

You will understand why transactional features are essential for data lake reliability, explore the fundamental concepts of ACID transactions and versioning, and learn how to convert existing Parquet tables to transactional Delta format.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

You will execute atomic write and delete operations with conditions, query historical table versions for audit purposes, verify rollback capabilities through version history, and demonstrate mastery through hands-on lab work and comprehensive assessment.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will understand fundamental cloud security principles, encryption methods, and access control concepts needed to provision secure data infrastructure using Infrastructure as Code.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

You will implement secure cloud data infrastructure using Terraform, creating encrypted storage with proper access controls and network isolation that demonstrates practical application of security principles.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will establish foundational understanding of storage format trade-offs and begin evaluating columnar versus row-oriented approaches for analytical workloads.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will conduct hands-on performance benchmarking of storage formats and create evidence-based recommendations that mirror professional data engineering decision-making processes.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren3 Aufgaben

You will create a comprehensive data infrastructure optimization project that integrates Spark performance tuning, cloud security provisioning, and storage architecture evaluation. This project synthesizes distributed computing optimization, cloud infrastructure design, and data warehousing principles into a realistic enterprise solution.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren1 Aufgabe

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.