Teknik Data dengan Apache Spark di Fabric

Workload data modern memerlukan skalabilitas besar dan platform terpadu untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat diterapkan. Fabric menawarkan lingkungan yang kuat dan terintegrasi di mana Apache Spark dapat menangani pemrosesan data skala besar dengan mudah. Kursus hanya teks ini memandu Anda melalui konsep dasar komputasi terdistribusi dan arsitektur Spark di dalam Fabric. Anda akan belajar cara mengonsumsi, mengubah, dan menganalisis data besar menggunakan notebook Spark, mempersiapkan data untuk analisis hilir, dan mengoptimalkan workflow Anda untuk mencapai efisiensi maksimal. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Mengerti arsitektur inti Apache Spark dan bagaimana ia terintegrasi ke ekosistem Fabric. 2. Tulis dan jalankan kode Spark di notebook interaktif menggunakan PySpark dan Spark SQL. 3. Mengambil dan mengubah dataset besar dari berbagai sumber menjadi tabel Delta Lake yang dioptimalkan. 4. Terapkan praktik rekayasa data modern, termasuk strategi dasar penyesuaian kinerja dan caching. 5. Konfigurasi sesi Spark dan mengelola sumber daya komputasi secara efektif di dalam ruang kerja Anda. 6. Bangun pipa data yang dapat disesuaikan untuk mengotomatisasi aliran kerja analitis Anda. Anda akan mulai dengan terminologi dasar dari cluster terdistribusi dan arsitektur lakehouse sebelum beralih ke penjelasan tertulis dari contoh kode, teknik manipulasi data, dan praktik terbaik untuk menulis pekerjaan Spark yang bersih dan efisien. Kursus ini dirancang untuk insinyur data bercita-cita, analis, dan pemula yang ingin bertransisi ke teknologi big data. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan Spark atau Fabric diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan pemrosesan data skala besar di awan.