Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Japanese

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。

Languages Available: English | 日本語

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 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

Apache Spark を使用したストリーム処理と分析

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

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Upcoming Public Classes

Apache Spark Developer

Introduction to Apache Spark™ - Japanese

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。

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Paid

Lab

Associate

Apache Spark Developer

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

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

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。

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Apache Spark Developer