Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - Korean

이 과정에서는 안전한 데이터 거버넌스, 액세스 제어 및 계보 추적을 위한 Unity Catalog에 중점을 두고 확장 가능한 데이터 워크플로를 위한 레이크하우스 아키텍처 및 메달리온 설계를 살펴봅니다. 커리큘럼에는 Delta Lake를 사용하여 신뢰할 수 있는 ACID 호환 파이프라인 구축이 포함됩니다. 파티셔닝, 캐싱, 쿼리 튜닝과 같은 Spark 최적화 기술을 살펴보고 실제 문제를 해결하기 위한 효율적인 데이터 엔지니어링 및 분석을 위한 성능 모니터링, 문제 해결 및 모범 사례를 배웁니다.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 기본 프로그래밍 지식

- Python

에 대한 기본 지식 - SQL 쿼리(SELECT, JOIN, GROUP BY)에 대한 기본 이해

- 데이터 처리 개념

에 대한 기본 지식 - 사전 Spark 또는 Databricks 경험이 필요 없습니다.

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Platform Administrator

Databricks Accredited Platform Administrator Accreditation - Korean

Databricks 공인 플랫폼 관리자 시험은 20분 동안 진행되는 비감독 인증 시험으로, Unity Catalog를 사용하여 Databricks Lakehouse 플랫폼을 관리 및 운영할 수 있는 지식을 평가합니다. 이 시험은 플랫폼 운영의 기본 사항 수행 능력, 신원 관리, 플랫폼 구성 및 보안 설정, 컴퓨팅 리소스 관리, 플랫폼 내 데이터 관리 및 보안 설정, 플랫폼 내 CI/CD 도구 운영 능력을 평가합니다. 시험에 합격한 응시자에게는 Databricks 공인 플랫폼 관리자 배지와 인증서가 수여됩니다.

Get Started with Lakehouse Architecture on Databricks - Korean

이 과정에서는 플랫폼 아키텍처의 관점에서, 특히 레이크하우스 아키텍처의 플랫폼 기반과 관련된 Databricks Data Intelligence Platform를 살펴봅니다. 레이크하우스 기반 플랫폼의 범위, 비전 및 기능에 대해 배우고, Databricks가 주요 클라우드 제공업체와 어떻게 통합되는지 검토하고, 잘 설계된 레이크하우스 Framework을 통해 성공적인 레이크하우스 구현의 주요 기능을 알게 됩니다. 또한 이 과정에서는 필수 아키텍처 원칙, 모범 사례 및 데이터 아키텍처 전략을 다루어 Databricks를 사용하여 조직의 데이터 및 AI 이니셔티브를 가속화하는 데 도움이 됩니다.

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform를 사용하여 간단한 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행하고 데이터 웨어하우징 노력을 지원할 수 있는 기본 기술을 배웁니다. 워크스페이스을 둘러보고 카탈로그, 스키마, 볼륨, 테이블, 컴퓨팅 클러스터 및 Notebooks와 같은 Databricks의 개체로 작업하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 기본 데이터 엔지니어링 워크플로에 따라 테이블 생성 및 작업, Delta Lake로 데이터 수집, 메달리온 아키텍처를 통한 데이터 변환, Databricks Workflows를 사용하여 데이터 엔지니어링 작업 오케스트레이션과 같은 작업을 수행합니다. 또한 Databricks가 Databricks SQL, Lakeflow 선언적 파이프라인 및 Unity Catalog를 사용하여 데이터 웨어하우징 요구 사항을 지원하는 방법도 알아봅니다.

Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks 워크스페이스 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

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