Ingénierie des données avec Apache Spark dans Fabric

Les charges de travail de données modernes nécessitent une mise à l'échelle massive et des plateformes unifiées pour transformer les données brutes en informations exploitables. Fabric offre un environnement intégré puissant où Apache Spark gère facilement le traitement de données à grande échelle. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux du calcul distribué et de l'architecture Spark au sein de Fabric. Vous apprendrez à ingérer, transformer et analyser le big data à l'aide de notebooks Spark, à préparer les données pour l'analyse en aval et à optimiser vos flux de travail pour une efficacité maximale. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre l'architecture centrale d'Apache Spark et son intégration dans l'écosystème Fabric. 2. Écrire et exécuter du code Spark dans des notebooks interactifs à l'aide de PySpark et Spark SQL. 3. Ingérer et transformer de grands ensembles de données provenant de diverses sources en tables Delta Lake optimisées. 4. Appliquer des pratiques modernes d'ingénierie des données, y compris des stratégies de base d'optimisation des performances et de mise en cache. 5. Configurer des sessions Spark et gérer efficacement les ressources de calcul dans votre espace de travail. 6. Créer des pipelines de données évolutifs pour automatiser vos flux de travail analytiques. Vous commencerez par la terminologie fondamentale des clusters distribués et de l'architecture lakehouse avant de passer à des explications écrites d'exemples de code, de techniques de manipulation de données et de meilleures pratiques pour écrire des tâches Spark propres et efficaces. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, analystes et débutants cherchant à se lancer dans les technologies du big data. Aucune expérience préalable avec Spark ou Fabric n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour exploiter la puissance du traitement de données à grande échelle dans le cloud.