Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - Japanese
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
- SQLクエリの基本的な理解（SELECT、JOIN、GROUP BY）
- データ処理の概念に精通している
- SparkやDatabricksの経験は問いません
Outline
Databricks上のApache Sparkワークロードの監視と最適化
- 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 |
|---|---|---|---|
Apr 17 | 02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $750.00 |
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