Stream Processing and Analysis with Apache Spark - Spanish

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.

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.

Languages Available: English | 日本語 |한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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 los conceptos de procesamiento de datos

• Comprensión básica de Apache Spark

Outline

Introducción al procesamiento de transmisión

• Introducción al procesamiento de transmisión

• Demo: Tu Primera Consulta de Transmisión

Spark Structured Streaming

• Spark Structured Streaming

• Demo: Introducción a Spark Structured Streaming

• Laboratorio: Creación de consultas de transmisión

Agregaciones de transmisión, ventanas y marcas de agua

• Agregaciones de transmisión, ventanas y marcas de agua

• Demo: Agregación por ventanas en Spark Structured Streaming

• Laboratorio: Agregación por ventana y datos tardíos

Modo en tiempo real

• Modo en Tiempo Real en Structured Streaming

• Demo: Kafka a Spark en tiempo real con visualización en vivo

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Próximas clases públicas

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.

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

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.

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