Databricks Performance Optimization - Portuguese BR
Neste curso, aprenderá como otimizar as cargas de trabalho e o layout físico com o Spark e o Delta Lake, bem como analisar a interface do utilizador do Spark para avaliar o desempenho e depurar aplicações. Abordaremos temas como transmissão, net clustering, data skipping, cache, photons e muito mais.
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O conteúdo foi desenvolvido para participantes com essas competências/conhecimentos/habilidades:
• Capacidade de executar tarefas básicas de desenvolvimento de código utilizando Databricks (criar clusters, executar código em notebooks, utilizar operações básicas de notebook, importar repositórios do Git, etc.)
• Experiência intermediária em programação com o PySpark, como extrair dados de diversas fontes de dados em formatos de ficheiro, aplicar várias transformações comuns para limpar dados e remodelar e manipular dados complexos utilizando funções avançadas integradas.
• Experiência intermediária em programação com Delta Lake (criar tabelas, realizar atualizações completas e incrementais, comprimir ficheiros, restaurar versões anteriores, etc.)
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