Grundlagen von Apache Spark Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland – ebenfalls online oder vor Ort – richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die Google Colab sowie Apache Spark zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen nutzen möchten.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden:

• Eine Big-Data-Umgebung unter Verwendung von Google Colab und Spark konfigurieren.
• Riesige Datensätze mittels Apache Spark zügig verarbeiten und analysieren.
• Große Datenmengen in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung visualisieren.
• Apache Spark erfolgreich mit cloudbasierten Werkzeugen verbinden.

Diese unter der Leitung eines Dozenten stattfindende Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Data Engineers, Data Analysts und Datenprofis, die Databricks und PySpark nutzen möchten, um skalierbare Datenpipelines aufzubauen und bestehende SQL-Workflows zu migrieren.

In diesem Training erhalten die Teilnehmer eine praxisorientierte Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- sowie Maschinenlern-Workflows mithilfe von PySpark. Sie lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird und wie man große Datensätze effizient unter Verwendung der Prinzipien der verteilten Rechenverarbeitung verarbeitet.

Dieser dreitägige praxisorientierte Kurs konzentriert sich auf den Aufbau und die Optimierung effizienter Datenverarbeitungs-Workloads unter Einsatz von PySpark, Pandas und Polars in Kubernetes-basierten Umgebungen.

Die Teilnehmer entwickeln ein praxisnahes Verständnis dafür, wie Spark-Anwendungen auf Kubernetes ausgeführt werden und wie konfigurationsbezogene Entscheidungen auf Anwendungsebene Leistung, Skalierbarkeit, Ressourcenverbrauch und Kosten beeinflussen. Der Kurs behandelt wichtige Optimierungsbereiche wie die Dimensionierung der Executors, die Speicherverwaltung, dynamische Allokation, Partitionierungsstrategien, Shuffle-Verhalten, das Problem der Kleindateien und die effiziente Verarbeitung von Parquet-Dateien.

Außerdem werden häufige Herausforderungen bei der Arbeit mit Pandas angesprochen, insbesondere Speicherbeschränkungen und Abstürze aufgrund von Speichermangel (Out-of-Memory-Fehler). Dabei wird Polars als hochperformante Alternative für bestimmte Datenverarbeitungs-Workloads eingeführt. In praktischen Übungen diagnostizieren die Teilnehmer Leistungs- und Speicherprobleme, vergleichen verschiedene Konfigurationsstrategien und wenden Optimierungstechniken auf realistische ETL- und Machine-Learning-Szenarien an.

Im Mittelpunkt des Kurses steht die praktische Entscheidungsfindung: Es geht darum, Engpässe zu identifizieren, das passende Werkzeug auszuwählen, Spark effizient zu konfigurieren sowie Leistung, Ressourcenverbrauch der Infrastruktur und Kosten in ein ausgewogenes Verhältnis zu bringen.

Dieses vom Dozenten gelebte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren mit Einsteiger- bis Mittelstufenniveau, die Spark-Cluster deployen, warten und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Spark in verschiedenen Umgebungen zu installieren und zu konfigurieren.
• Cluster-Ressourcen zu verwalten und Spark-Anwendungen zu überwachen.
• Die Leistung von Spark-Clustern zu optimieren.
• Sicherheitsmaßnahmen umzusetzen und eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Häufige Spark-Probleme zu debuggen und zu beheben.

Diese praxisorientierte Schulung in Deutschland macht Apache Spark verständlich und behandelt RDDs, DataFrames sowie die Python- und Scala-APIs. Die Teilnehmer erwerben umfassende Kenntnisse in der Cloud-Bereitstellung mit Databricks, AWS EMR und Glue und entwickeln damit praktische Fähigkeiten für reale Aufgaben im Data Engineering und DevOps-Bereich.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Schulungskurs in Deutschland lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen nutzen, um Big Data zu analysieren, während sie praxisnahe Übungen lösen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Spark mit Python verwenden, um Big Data zu analysieren.
• An Übungen arbeiten, die reale Anwendungsfälle nachahmen.
• Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse unter Verwendung von PySpark einsetzen.

Dieser von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Spark, Hadoop und Python nutzen wollen, um umfangreiche sowie komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die erforderliche Umgebung einzurichten, um mit Spark, Hadoop und Python Big Data zu verarbeiten.
• Die Funktionen, Kernkomponenten sowie die Architektur von Spark und Hadoop zu verstehen.
• Zu erfahren, wie man Spark, Hadoop und Python miteinander kombiniert, um große Datenmengen effizient zu bearbeiten.
• Die Werkzeuge innerhalb des Spark-Ökosystems kennenzulernen (z. B. Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop und Flume).
• Empfehlungssysteme basierend auf kollaborativem Filtering zu entwickeln – ähnlich wie Netflix, YouTube, Amazon, Spotify oder Google.
• Apache Mahout zur Skalierung von Algorithmen des maschinellen Lernens einzusetzen.

Diese live geleitete Schulung in Deutschland behandelt die Stratio-Plattform mit Fokus auf die Module Rocket und Intelligence in Kombination mit PySpark. Die Teilnehmer erlangen die Beherrschung der Dateneinpflege, -transformation und fortgeschrittenen Analytik und erwerben praktische Fähigkeiten in Schleifen, UDFs und unternehmensweiten Datenworkflows.