Inżynieria danych z Apache Spark w Fabric

Nowoczesne obciążenia danymi wymagają ogromnej skali i ujednoliconych platform, aby przekształcić surowe dane w przydatne informacje. Fabric oferuje wydajne, zintegrowane środowisko, w którym Apache Spark z łatwością obsługuje przetwarzanie danych na dużą skalę. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje rozproszonego przetwarzania i architektury Spark w Fabric. Dowiesz się, jak pobierać, przekształcać i analizować duże zbiory danych za pomocą notebooków Spark, przygotowywać dane do dalszej analizy i optymalizować przepływy pracy w celu uzyskania maksymalnej wydajności. Czego się nauczysz: 1. Poznaj podstawową architekturę Apache Spark i sposób jej integracji z ekosystemem Fabric. 2. Napisz i wykonaj kod Spark w interaktywnych notebookach za pomocą PySpark i Spark SQL. 3. Przetwarzaj duże zbiory danych z różnych źródeł w zoptymalizowane tabele Delta Lake. 4. Zastosuj nowoczesne praktyki inżynierii danych, w tym podstawowe strategie dostrajania wydajności i buforowania. 5. Konfiguruj sesje Spark i efektywnie zarządzaj zasobami obliczeniowymi w obszarze roboczym. 6. Twórz skalowalne potoki danych, aby zautomatyzować przepływy pracy analitycznej. Zaczniesz od podstawowej terminologii rozproszonych klastrów i architektury lakehouse, zanim przejdziesz do pisemnych wyjaśnień przykładów kodu, technik manipulacji danymi i najlepszych praktyk pisania czystych, wydajnych zadań Spark. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów danych, analityków i początkujący, którzy chcą przejść do technologii big data. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Spark lub Fabric. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc przetwarzania danych na dużą skalę w chmurze.