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Plan du cours
Introduction
- Apache Spark vs Hadoop MapReduce
Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture d'Apache Spark
Choix d'un langage de programmation
Mise en place d'Apache Spark
Création d'une application d'exemple
Choix de l'ensemble de données
Réalisation d'analyses de données sur les données
Traitement des données structurées avec Spark SQL
Traitement des données en streaming avec Spark Streaming
Intégration d'Apache Spark avec des outils d'apprentissage automatique tiers
Utilisation d'Apache Spark pour le traitement de graphes
Optimisation d'Apache Spark
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience avec la ligne de commande Linux
- Une compréhension générale du traitement des données
- Une expérience en programmation avec Java, Scala, Python ou R
Public cible
- Développeurs
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Un voyage à travers l'univers de Spark : un cours très intensif. DSL, Spark SQL, partitionnement versus bucketing pour moi.
Georgiana Elisabeta
Formation - Apache Spark Fundamentals
Traduction automatique