Apache Spark Programming with Databricks - Spanish
Este es un curso introductorio que sirve como un punto de entrada adecuado para aprender Apache Spark Programming with Databricks.
A continuación, describimos cada uno de los cuatro módulos de cuatro horas incluidos en este curso.
Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
Introduction to Apache Spark
Este curso, diseñado para principiantes, cubre los fundamentos de Apache Spark para el procesamiento de datos a gran escala. Explorarás la arquitectura distribuida de Spark, dominarás la API de DataFrame y aprenderás a leer, escribir y procesar datos usando Python. A través de ejercicios prácticos, desarrollarás las habilidades necesarias para ejecutar transformaciones y acciones de Spark de manera eficiente.
Developing Applications with Apache Spark
Domina el procesamiento de datos escalable con Apache Spark en este curso. Aprende a construir Pipelines ETL eficientes, realizar analíticas avanzadas y optimizar transformaciones de datos distribuidas utilizando la DataFrame API de Spark. Explora agrupaciones, agregaciones, joins, operaciones de conjuntos y funciones de ventana. Trabaja con tipos de datos complejos como arrays, maps y structs mientras aplicas las mejores prácticas para la optimización del rendimiento.
Stream Processing and Analysis with Apache Spark
Este curso guía a los estudiantes sobre cómo desarrollar aplicaciones de procesamiento de transmisión escalables y tolerantes a fallos utilizando la API de Spark Structured Streaming en Databricks.
Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks
Este curso cubre los componentes principales de la Plataforma de Databricks y Apache Spark con Delta Lake, con enfoque en la arquitectura Lakehouse, Unity Catalog y técnicas de Gestión de datos como Transacciones ACID y mantenimiento de tablas. Además, enseña a los estudiantes cómo optimizar el rendimiento de las consultas mediante particionamiento, shuffles y herramientas de ajuste, al mismo tiempo que utilizan el Spark UI para monitorear aplicaciones y resolver cuellos de botella.
• Conocimientos básicos de programación
• Familiaridad con Python
• Comprensión básica de consultas SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• Familiaridad con conceptos de procesamiento de datos
Outline
Introduction to Apache Spark
• Arquitectura de Apache Spark Runtime
• Spark DataFrames and SQL
• Fundamentos de Programación de Sistemas Distribuidos
• ETL con la DataFrame API
Developing Applications with Apache Spark
• Conceptos básicos de la API de DataFrame
• Agrupación y agregación de datos
• Operaciones relacionales de DataFrame
• Trabajando con datos complejos
Stream Processing and Analysis with Apache Spark
• Introducción al procesamiento de transmisión
• Spark Structured Streaming
• Agregaciones de transmisión, ventanas y marcas de agua
• Modo en tiempo real
Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks
• Apache Spark and Databricks
• Uso de Apache Spark con Delta Lake
• Optimizando Apache Spark
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