Apache Spark Programming with Databricks - French
Ce cours d'introduction constitue un point de départ approprié pour apprendre le Data Engineering avec Databricks.
Ci-dessous, nous décrivons chacun des quatre modules de quatre heures inclus dans ce cours.
Remarque : pour les quatre modules suivants, Databricks Academy adopte progressivement un format basé sur des notebooks pour les sessions en salle de classe au sein de l'environnement Databricks, abandonnant l'utilisation de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de lab Vocareum.
Introduction to Apache Spark
Ce cours accessible aux débutants couvre les fondamentaux d'Apache Spark pour le traitement de données à grande échelle. Vous explorerez l'architecture distribuée de Spark, maîtriserez l'API DataFrame et apprendrez à lire, écrire et traiter des données avec Python. Grâce à des exercices pratiques, vous développerez les compétences nécessaires pour exécuter efficacement des transformations et des actions Spark.
Developing Applications with Apache Spark
Maîtrisez le traitement de données à grande échelle avec Apache Spark dans ce cours. Apprenez à construire des pipelines ETL efficaces, à effectuer des analyses de données avancées et à optimiser les transformations de données distribuées à l'aide de l'API DataFrame de Spark. Explorez le regroupement, l'agrégation, les jointures, les opérations sur les ensembles et les fonctions de fenêtrage. Travaillez avec des types de données complexes tels que les tableaux, les maps et les structs, tout en appliquant les meilleures pratiques d'optimisation des performances.
Stream Processing and Analysis with Apache Spark
Ce cours guide les apprenants sur la manière de développer des applications de traitement de stream évolutives et tolérantes aux pannes en utilisant l'API Spark Structured Streaming sur Databricks.
Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks
Ce cours couvre les composants essentiels de la plateforme Databricks et Apache Spark avec Delta Lake, en mettant l'accent sur l'architecture Lakehouse, Unity Catalog et les techniques de Gestion des données telles que les Transactions ACID et la maintenance des tables. De plus, il enseigne aux étudiants comment Optimiser la performance des requêtes grâce au partitionnement, aux shuffles et aux outils de réglage, tout en utilisant le Spark UI pour surveiller les applications et résoudre les goulots d'étranglement.
• Connaissances de base en programmation
• Familiarité avec Python
• Compréhension de base des requêtes SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• Familiarité avec les concepts de traitement des données
Outline
Introduction to Apache Spark
• Architecture du Runtime Apache Spark
• Spark DataFrames et SQL
• Principes fondamentaux de la programmation des systèmes distribués
• ETL avec la DataFrame API
Developing Applications with Apache Spark
• Notions de base de l'API DataFrame
• Regroupement et agrégation des données
• Opérations relationnelles DataFrame
• Travailler avec des données complexes
Stream Processing and Analysis with Apache Spark
• Introduction au traitement de flux
• Spark Structured Streaming
• Agrégations de stream, fenêtres et filigranes
• Mode Temps Réel
Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks
• Apache Spark and Databricks
• Utilisation d'Apache Spark avec Delta Lake
• Optimisation d'Apache Spark
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