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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
4h
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.

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Jul 14
09 AM - 01 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00

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Data Engineer

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.