Databricks Performance Optimization - Japanese
Databricks Performance Optimizationは、データエンジニアおよびアナリストを対象に、Databricks Data Intelligence Platform上でパフォーマンスのボトルネックを診断・測定・解消する方法と、パフォーマンス改善をコストに結びつける方法を学ぶコースです。本コースは、測定優先・プラットフォーム優先のワークフローに従って進みます。まずプラットフォームの自動最適化機能に重要な処理を任せ、Query ProfileおよびSystemテーブルを使用して適用内容を確認した後、必要に応じて手動でチューニングを行います。
受講者は、Query Profile、Performance Insights、およびクエリー履歴のSystemテーブルを活用してパフォーマンスを測定するための基礎を習得します。その後、データのレイアウトとセルフチューニングマネージドテーブル、リキッドクラスタリング、キャッシングと中間結果、シャッフル、スキュー、スピル、行の爆発的増加、ドライバーのパフォーマンス、Python UDF、サーバーレスコンピュート、Photon、コスト配分など、主要な最適化テクニックを探索します。
コース全体を通じて、受講者は合成小売データに対して意図的に低速化されたクエリーを探索し、さまざまな最適化テクニックがパフォーマンスに与える影響を確認します。ファイルのプルーニング、タスクの実行時間、Photonのカバレッジ、コストなどのエビデンスを活用して改善効果を評価します。シナリオベースの2つのラボでは、診断からバリデーションまでの最適化ワークフローを実践的に強化します。
注: Databricks Academy では、Databricks 環境内で実施するクラスルームセッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックには、Vocareum ラボ環境からアクセスできます。
このコンテンツは、次のスキル、知識、能力を有する受講者向けに開発されています:
• Databricks ワークスペースのナビゲーションとノートブックの実行
• 結合や集計を含む中級レベルの SQL の記述
• DataFrame の変換処理とアクションを使用した PySpark の記述
• Delta Lake テーブルの操作と Unity Catalog の主要概念（カタログ、スキーマ、テーブル、マネージドテーブルを含む）
• パーティション、変換処理、遅延評価を含む Spark の主要な実行概念の理解
• ノートブックのワークロードをジョブとしてスケジュールおよび実行する方法を含む、Lakeflow Jobs の基本的な知識
Outline
• パフォーマンスの全体像
• デモ: まず測定 - クエリプロファイルとベンチマーク
• デモ: データレイアウト
• デモ: リキッドクラスタリングとパーティショニングの比較
• デモ: キャッシュと中間結果
• ラボ 1: レイアウト
• デモ: シャッフル、スキュー、スピル、エクスプロージョン
• デモ: Python、ドライバー、UDF の落とし穴
• サー バーレスと Photon
• デモ: コストとコスト帰属
• ラボ 2: コスト
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Oct 26 | 01 PM - 05 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $750.00 |
Jan 25 | 09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $750.00 |
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