Apache Spark SQL - przetwarzanie danych strukturalnych

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Apache Spark SQL to potężny silnik przetwarzania danych strukturalnych, który łączy wydajność przetwarzania rozproszonego z wygodą interfejsu SQL i programistycznego API DataFrame. Szkolenie przeznaczone jest dla programistów Big Data i analityków danych, którzy chcą efektywnie przetwarzać terabajty danych strukturalnych z wykorzystaniem optymalizacji silnika Catalyst i tungsten execution engine. Program koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu modelu DataFrame i Dataset, ucząc zaawansowanych transformacji, funkcji okienkowych oraz operacji agregacji i grupowania na wielkich zbiorach danych. Uczestnicy poznają wewnętrzne mechanizmy optymalizatora Catalyst, który przekształca logiczne plany zapytań w wydajne fizyczne plany wykonania, oraz nauczą się technik zarządzania pamięcią i partycjonowania danych dla maksymalnej wydajności. Program obejmuje integrację z różnorodnymi źródłami danych, od tradycyjnych baz SQL po formaty big data jak Parquet, ORC czy Delta Lake. Warsztaty prowadzone są z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych, gdzie uczestnicy implementują kompletne potoki ETL, ucząc się technik caching, persistence i optymalizacji zapytań dla środowisk produkcyjnych.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT oferujemy intensywne warsztaty prowadzone przez ekspertów z praktycznym doświadczeniem w budowie potoków przetwarzania danych w Apache Spark, którzy dzielą się wiedzą z rzeczywistych wdrożeń obsługujących petabajty danych. Nasze szkolenia skupiają się na hands-on exercises z optymalizacji wydajności, gdzie uczestnicy analizują plany wykonania zapytań, identyfikują wąskie gardła i implementują strategie poprawy wydajności. Każdy uczestnik pracuje na dedykowanym środowisku Spark, wykonując transformacje na rzeczywistych zbiorach danych i monitorując metryki wydajnościowe w czasie rzeczywistym. Trenerzy udostępniają sprawdzone wzorce projektowe ETL, techniki partycjonowania oraz narzędzia profilowania wykorzystywane w projektach komercyjnych. Materiały szkoleniowe obejmują przykładowe implementacje potoków danych, strategie optymalizacji pamięci oraz checklisty najlepszych praktyk dla różnych scenariuszy analitycznych. Po zakończeniu kursu zapewniamy dostęp do bazy wiedzy technicznej oraz wsparcie ekspertów przy rozwiązywaniu problemów wydajnościowych w projektach uczestników.