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Schulungsübersicht
Einführung:
- Apache Spark im Hadoop-Ökosystem
- Kurze Einführung in Python und Scala
Theoretische Grundlagen:
- Architektur von Apache Spark
- RDD – Resilient Distributed Datasets
- Transformationen und Aktionen
- Stages, Tasks sowie Abhängigkeiten
Praxisorientierte Übungen in der Databricks-Umgebung:
- Übungen mit der RDD-API
- Einfache Transformations- und Aktionsfunktionen
- Arbeiten mit PairRDD
- Ausführen von Join-Operationen
- Caching-Strategien verstehen und anwenden
- Übungen mit der DataFrame-API
- Einsatz von SparkSQL
- DataFrame: Auswählen, Filtern, Gruppieren und Sortieren von Daten
- Erstellung und Nutzung von UDFs (User Defined Functions)
- Einblick in die DataSet-API
- Einführung in das Streaming-Prinzip
Praxisorientierte Übungen in der AWS-Umgebung:
- Grundlagen zu AWS Glue
- Unterschiede zwischen AWS EMR und AWS Glue verstehen
- Praktische Beispiele für Jobs in beiden Umgebungen
- Vor- und Nachteile der jeweiligen Plattformen erkennen
Zusätzliche Inhalte:
- Einführung in die Orchestrierung mit Apache Airflow
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python oder Scala)
Grundlagen der SQL-Abfragesprache
21 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Praktische Sitzungen/Aufgaben durchführen
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Kurs - Apache Spark in the Cloud
Maschinelle Übersetzung
1. Gutes Gleichgewicht zwischen hohen Konzepten und technischen Details. 2. Andras ist sehr bewandert in seinem Unterricht. 3. Übung
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Kurs - Apache Spark in the Cloud
Maschinelle Übersetzung
Erfahren Sie mehr über Spark Streaming, Databricks und AWS Redshift.
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Kurs - Apache Spark in the Cloud
Maschinelle Übersetzung