Apache Spark™ Programming with Databricks - Japanese
このコースは、Databricksを使ったApache Sparkプログラミングを学ぶための適切な入口となります。
以下では、このコースに含まれる4つのモジュール（4時間）について説明します。
Introduction to Apache Spark
この初心者向けのコースでは、大規模なデータ処理のための Apache Spark の基礎について説明します。 Spark の分散アーキテクチャを探索し、DataFrame API をマスターし、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、処理する方法を学習します。 実践的な演習を通じて、Sparkの変換とアクションを効率的に実行するために必要なスキルを身に付けます。
Developing Applications with Apache Spark
このハンズオンコースでは、Apache Spark を使用したスケーラブルなデータ処理を習得します。 Spark の DataFrame API を使用して、効率的な ETL パイプラインを構築し、高度な分析を実行し、分散データ変換を最適化する方法を学びます。 グループ化、集計、結合、集合演算、ウィンドウ関数について調べます。 配列、マップ、構造体などの複雑なデータ型を操作しながら、パフォーマンス最適化のベストプラクティスを適用します。
Stream Processing and Analysis with Apache Spark
このコースでは、Apache Spark を使用したストリーム処理と解析の基本について学習します。 ストリーム処理の基礎をしっかりと理解し、Spark 構造化ストリーミング API を使用してアプリケーションを開発します。 ストリーム集約やウィンドウ分析などの高度な手法を探索して、リアルタイム データを効率的に処理します。 このコースでは、動的データ環境向けにスケーラブルでフォールトトレラントなストリーミングアプリケーションを作成するスキルを身に付けます。
Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks
このコースでは、セキュアなデータガバナンス、アクセスコントロール、リネージトラッキングのためのUnity Catalogを中心に、スケーラブルなデータワークフローのためのレイクハウスアーキテクチャとメダリオン設計を探求します。カリキュラムには、Delta Lakeを使用した信頼性の高いACID準拠のパイプラインの構築も含まれます。パーティショニング、キャッシング、クエリチューニングなどのSpark最適化テクニックを検証し、パフォーマンスモニタリング、トラブルシューティング、効率的なデータエンジニアリングとアナリティクスのベストプラクティスを学び、現実世界の課題に取り組みます。
- プログラミングの基礎知識
- Pythonに精通していること
- SQLクエリ(SELECT、JOIN、GROUP BY)の基本的な理解
- データ処理の概念に関する知識
- Spark または Databricks の経験を持つ開発者によるアプリケーションの開発が必要です
Outline
Introduction to Apache Spark
- Spark ランタイム アーキテクチャ
- Apache Spark アーキテクチャの探索 Databricks
- Spark の概要 DataFrames と SQL
- 読み書き DataFrames を使用したデータ
- 分散システム プログラミング 基礎
- 基本的な ETL と DataFrame API
- DataFrame API を使用したフライトデータ ETL
- DataFrames を使用したトランザクションデータの分析
Developing Applications with Apache Spark
- DataFrame API の基本
- (オプション)DataFrame API を使用した基本的な ETL
- グループ化と データの集計
- グループ化と データの集計
- グループ化と 集約電子商取引データ
- リレーショナル演算
- データリレーショナル Apache Spark での操作
- 複雑なデータの操作
- Apache Spark での複雑なデータ型の操作
- 複合データ型の操作電子商取引データ
Stream Processing and Analysis with Apache Spark
- ストリーム処理の概要
- Spark 構造化 ストリーミング
- Spark の概要 構造化ストリーミング
- Spark の概要 構造化ストリーミング
- 高度なストリーム 処理と分析
- Spark Structured Streaming におけるウィンドウ集計ストリーミング
- Spark Structured Streaming におけるウィンドウ集計ストリーミング
Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks
- Apache SparkとDatabricks
- Delta LakeでApache Sparkを使う
- デモ: Delta Lakeの紹介
- ラボ: Delta Lakeの紹介
- Apache Sparkの最適化
- デモ: Apache Sparkの最適化
- ラボ: Apache Sparkの最適化
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Jan 19 - 22 | 09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $1500.00 |
Mar 11 - 12 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $1500.00 |
Apr 21 - 22 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $1500.00 |
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