Анализ данных с Apache Spark

Обучающий курс «Анализ данных с Apache Spark Streaming, Spark SQL, MLLib и GraphX»

Ближайшая дата курса
09 марта 2022
18 апреля 2022
Стоимость обучения 60 000 руб. Регистрация
Длительность обучения 24 ак.часов
Код курса SPARK
3-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение MLLib и построение графов Spark GraphX.

Что такое Apache Spark и где это используется

Apache Spark – это Big Data фреймворк с открытым исходным кодом для распределённой пакетной и потоковой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop. Спарк состоит из следующих компонентов:
  • Ядро (Core);
  • SQL – инструмент для аналитической обработки данных с помощью SQL-запросов;
  • Streaming – надстройка для обработки потоковых данных;
  • MLlib – набор библиотек машинного обучения (Machine Learning);
  • GraphX – модуль распределённой обработки графов.
Благодаря такому разнообразию инструментов интерактивной аналитики данных, Спарк активно используется в системах интернета вещей (IoT/IIoT), а также в различных бизнес-приложениях, в т.ч. для машинного обучения. Например, для прогнозирования оттока клиентов и оценки финансовых рисков. Apache Spark может работать как в среде кластера Hadoop под управлением YARN, так и без компонентов ядра хадуп, в частности, на базе системы управления кластером Mesos. Спарк поддерживает несколько популярных распределённых систем хранения данных: HDFS, OpenStack Swift, Cassandra, Amazon S3. Также Spark предоставляет API-интерфейсы для часто используемых в области Big Data языков программирования: Java, Scala, Python и R.

Длительность: 24 ак. часов О курсе 3х-дневный интенсивный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist s и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение M L Lib и построение графов Spark GraphX. Аудитория Разработчики Big Data, дата инженеры и аналитики данных, Data Scientists и другие специалисты по большим данным, которые хотят получить опыт настройки и использования компонентов Apache Spark: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark M LL ib и Spark GraphX. Соотношение теории к практике 40/60 Предварительная подготовка
  • Unix – уверенное владение командной строкой bash, знание основных команд, принципов работы файловой системы
  • SQL – написание запросов среднего уровня сложности
  • Python – опыт программирования от 2 лет
  • Экосистема Hadoop – знание основных компонент, понимание их ролей и взаимосвязей

Программа курса

1. Обзор Apache Spark Архитектура Spark. Обзор компонентов Spark и их назначения2. Основные абстракции Apache Spark Трансформации и действия, Lazy Evaluation3. Знакомство с Dataframes Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe4. Знакомство со Spark RDD Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset5. Apache Spark SQL Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL Spark SQL и Hadoop6. Работа с источниками данных Ввод и вывод в Apache Spark Работа с файлами и базами данных 7. Производительность и параллелизм в Apache Spark Планы выполнения запроса: логические и физические 8. Конфигурирование Apache Spark Принципы конфигурирования и основные настройки 9. Spark Streaming Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow Виды Spark Streams. Особенности исполнения streaming кода Checkpoint в Spark Streaming 10. GraphX Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений Представление графов в GraphX. Операции с графами 11. MLLib Задачи машинного обучения и проблематика больших данных Основные возможности Spark MLLib 12. Обработка слабоструктурированных данных Работа с JSON файлами и строками Обработка информации, представленной в виде XML

Программа курса «Анализ данных с Apache Spark, Spark Streaming»

Скачать программу курса «Анализ данных с Apache Spark, Spark Streaming» в формате pdf

Укажите e-mail, на который будет оправлена ссылка для скачивания файла:

Поиск по сайту