Анализ данных с Apache Spark

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

Ближайшая дата курса
17 января 2022
18 апреля 2022
Стоимость обучения 54.000 руб.Регистрация
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