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.
- 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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