Databricks Performance Optimization - Korean
이 과정에서는 Spark와 Delta Lake를 이용하여 작업 부하와 물리적 레이아웃을 최적화하는 방법과 Spark UI를 분석하여 성능을 평가하고 애플리케이션을 디버깅하는 방법을 알아봅니다. 스트리밍, liquid 클러스터링, 데이터 스키핑, 캐싱, photons 등의 주제를 다룹니다.
메모: 이 과정은 'Databrick을 사용한 고급 데이터 엔지니어링' 과정 시리즈의 일부입니다.
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이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참가자를 위해 개발되었습니다.
Databricks를 사용하여 기본적인 코드 개발 작업(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, git에서 리포지토리 가져오기 등)을 수행할 수 있습니다.
중급 수준의 PySpark 프로그래밍 경험
다양한 파일 형식 및 데이터 소스에서 데이터 추출
정제된 데이터에 다수의 일반적인 변환 적용
고급 내장 기능을 사용하여 복잡한 데이터의 구조 변경 및 조작
Delta Lake를 사용한 중급 프로그래밍 경험(테이블 생성, 전체 및 증분 업데이트 수행, 파일 압축, 이전 버전 복원 등)
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