Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - Spanish
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.
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.
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:
• Conocimientos básicos de programación
• Familiaridad con Python
• Comprensión básica de consultas SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• Familiaridad con conceptos de procesamiento de datos
Outline
Apache Spark and Databricks
• Apache Spark and Databricks
• Demo: Explorando Spark en Databricks
Uso de Apache Spark con Delta Lake
• Uso de Apache Spark con Delta Lake
• Demo: Trabajando con Delta Lake
• Laboratorio: Trabajando con Delta Lake
Optimizando Apache Spark
• Optimizando Apache Spark
• Demo: Monitoreo y optimización de workloads de Spark
• Laboratorio: Optimización de cargas de trabajo de Spark
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