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Developing Applications with Apache Spark™ - Korean

이 실습 과정에서 Apache Spark로 확장 가능한 데이터 처리를 마스터하세요. Spark의 DataFrame API를 사용하여 효율적인 ETL 파이프라인을 구축하고, 고급 분석을 수행하며, 분산 데이터 변환을 최적화하는 방법을 알아보세요. 그룹화, 집계, 조인, 집합 연산 및 창 함수를 살펴봅니다. 배열, 맵, 구조체와 같은 복잡한 데이터 유형으로 작업하면서 성능 최적화를 위한 모범 사례를 적용하세요.


Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

- 기본 프로그래밍 지식

 - Python 기본 이해

 - SQL 쿼리(SELECT, JOIN, GROUP BY)

에 대한 기본 이해 - 데이터 처리 개념

에 대한 지식 - "Apache Spark 입문 과정" 또는 이전 Databricks 경험 필요

Upcoming Public Classes

Date
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Jul 10
09 AM - 01 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00

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Build Data Pipelines with Lakeflow Spark Declarative Pipelines - Korean

이 과정은 Databricks의 Lakeflow Spark Declarative Pipelines을 사용하여 증분 배치 또는 스트리밍 수집 및 처리를 위해 여러 스트리밍 테이블과 구체화된 뷰를 통해 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 핵심 개념과 기술을 소개합니다. Spark Declarative Pipelines을 처음 접하는 데이터 엔지니어를 위해 설계된 이 과정은 증분 데이터 처리, 스트리밍 테이블, 구체화된 뷰, 임시 뷰와 같은 핵심 구성 요소에 대한 포괄적인 개요를 제공하며, 각각의 특정 목적과 차이점을 강조합니다.

다루는 주제는 다음과 같습니다:

- SQL을 사용한 Spark Declarative Pipelines의 다중 파일 편집기로 ETL 파이프라인 개발 및 디버깅 (Python 코드 예제 제공)

- 파이프라인 그래프를 통해 Spark Declarative Pipelines이 파이프라인 내 데이터 종속성을 추적하는 방법

- 파이프라인 compute 리소스, 데이터 자산, 트리거 모드 및 기타 고급 옵션 구성

이어서 본 과정은 Spark Declarative Pipelines에서의 데이터 품질 기대치를 소개하며, 데이터 무결성을 검증하고 강제하기 위해 이러한 기대치를 파이프라인에 통합하는 과정을 안내합니다. 학습자는 스케줄링 옵션 포함 파이프라인을 프로덕션 환경에 배포하는 방법과 파이프라인 성능 및 상태 모니터링을 위한 이벤트 로깅 활성화 방법을 탐구하게 됩니다.

마지막으로, 본 과정은 Spark Declarative Pipelines 내에서 AUTO CDC INTO 구문을 사용하여 변경 데이터 캡처(CDC)를 구현하는 방법을 다루며, 이를 통해 느리게 변경되는 차원(SCD Type 1 및 Type 2)을 관리하고 사용자가 자신의 파이프라인에 CDC를 통합할 수 있도록 준비시킵니다.

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Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.