
Formation Apache Spark - un moteur de traitement Big Data
Nos Clients témoignent
Richard est très calme et méthodique, avec un aperçu analytique - exactement les qualités nécessaires pour présenter ce type de cours.
Kieran Mac Kenna
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
partager le diagramme de concept et aussi l'échantillon pour les mains sales
Mark Yang - FMR
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Scénarios et cas applicables
zhaopeng liu - Fmr
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Analyse de cas
国栋 张
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
toutes les parties de cette session
Eric Han - Fmr
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Nous en savons beaucoup plus sur l’ensemble de l’environnement.
John Kidd
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Le formateur a rendu le cours intéressant et divertissant, ce qui aide un peu tout au long de la journée.
Ryan Speelman
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Je pense que le formateur avait un excellent style en combinant l'humour et des histoires réelles pour rendre les sujets abordables. Je recommande vivement ce professeur à l'avenir.
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Ernesto a fait un excellent travail en expliquant les concepts de haut niveau de l'utilisation de Spark et de ses différents modules.
Michael Nemerouf
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Il s’agit de l’un des meilleurs exercices pratiques de programmation que je connaisse.
Laura Kahn
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Richard était très disposé à faire une digression quand nous voulions poser des questions semi-liées sur des choses qui ne figuraient pas dans le programme. Les explications étaient claires et il était au premier plan des mises en garde dans tous les conseils qu'il nous donnait.
ARM Limited
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
La VM que j'aimais beaucoup L'enseignant était très bien informé sur le sujet ainsi que d'autres sujets, il était très gentil et sympathique J'ai aimé l'installation à Dubaï.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Formation: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
tâches de pratique
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Formation: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Ajay était très sympathique, serviable et connaissait bien le sujet dont il discutait.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Les exercices de laboratoire. Appliquer la théorie à partir du premier jour des jours suivants.
Dell
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
L'enseignant a adapté le programme de formation à nos besoins actuels.
EduBroker Sp. z o.o.
Formation: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Faire des exercices similaires de différentes manières aide vraiment à comprendre ce que chaque composant ( Hadoop / Spark, autonome / cluster) peut faire seul et ensemble. Cela m'a donné des idées sur la façon de tester mon application sur ma machine locale lorsque je développe vs lorsqu'elle est déployée sur un cluster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
l’attention individuelle.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Formation: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Apprenez à apprendre Spark streaming, Databricks et AWS Redshift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Le contenu et la connaissance.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
C'était très instructif. J'ai eu très peu d'expérience avec l'étincelle avant et jusqu'ici ce cours a fourni une très bonne introduction au sujet.
Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
C’était génial d’avoir une compréhension de ce qui se passe sous le capot de Spark. Savoir ce qui se passe sous le capot aide à mieux comprendre pourquoi votre code est ou ne fait pas ce que vous attendez qu’il fasse. Une grande partie de la formation a été mains sur ce qui est toujours génial et la section sur les optimisations a été exceptionnellement pertinent pour mon travail actuel qui était agréable.
Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
C'est une grande classe! Je l'apprécie tous que l'Andras explique très clairement ce que l'étincelle est tout, d'où vient ce que, et quels problèmes il est capable de résoudre. Beaucoup mieux que les autres introductions que j'ai vues qui plongent dans la façon de l'utiliser. Les Andras ont une connaissance approfondie du sujet et explique très bien les choses.
Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Les exemples vivants ont été donnés et ont montré les aspects fondamentaux de l'étincelle.
Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
1 . Balance droite entre les concepts de haut niveau et les détails techniques. 2. Andras est très bien informé de son enseignement. 3. Exercice
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Avoir des mains sur session / missions
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
L'entraîneur ajusté la formation légèrement basée sur la demande d'audience, alors jetez quelques lumières sur quelques sujets de diffaction que nous avons demandé
Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Son rythme, était génial. J'ai aimé le fait qu'il allait en théorie aussi pour que je comprends pourquoi je ferais les choses qu'il demandait.
Intelligent Medical Objects
Formation: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Je pense que le formateur avait un excellent style en combinant l'humour et des histoires réelles pour rendre les sujets abordables. Je recommande vivement ce professeur à l'avenir.
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Sous-catégories Apache Spark
Plans de cours Apache Spark
-
Créez l’environnement nécessaire pour commencer à traiter les grandes données avec Spark, Hadoop, et Python.
Comprendre les caractéristiques, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop.
Apprenez à intégrer Spark, Hadoop, et Python pour le traitement de données grandes.
Explorez les outils dans l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, et Flume).
Construisez des systèmes de recommandations de filtration collaboratives similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
Utilisez Apache Mahout pour échanger les algorithmes d’apprentissage automatique.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
- Utilisez Hortonworks pour exécuter Hadoop de manière fiable à grande échelle.
- Unifiez les capacités de sécurité, de gouvernance et d'exploitation de Hadoop avec les workflows d'analyse agiles de Spark.
- Utilisez Hortonworks pour étudier, valider, certifier et soutenir chacun des composants d’un projet Spark.
- Traitez différents types de données, y compris les données structurées, non structurées, en mouvement et au repos.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
-
Demandez efficacement, parse et rejoignez des données géospatiales à l'échelle
Implémentation des données géospatiales dans les applications d'intelligence d'affaires et d'analyse prédictive
Utilisez un contexte spatial pour étendre les capacités des appareils mobiles, des capteurs, des logs et des portables
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
-
Développer une application avec Alluxio
Connectez les systèmes de données et les applications tout en conservant un seul espace de nom
Extrait efficace de la valeur des grandes données dans n'importe quel format de stockage
Améliorer la performance du travail
Déployer et gérer Alluxio indépendamment ou cluster
-
scientifique des données
Développeur
Système administrateur
-
Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes
- pour exécuter SQL requêtes SQL .
- lire les données d'une installation Hive existante. Lors de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à analyser divers types de jeux de données à l'aide de Spark SQL . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Spark SQL .
- Effectuer une analyse de données à l'aide de Spark SQL .
- Interrogez des ensembles de données dans différents formats.
- Visualisez les données et les résultats de la requête.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Installez et configurez différents frameworks de Stream Processing , tels que Spark Streaming et Kafka Streaming.
- Comprendre et sélectionner le cadre le plus approprié pour le travail.
- Traitement des données en continu, simultanément et enregistrement par enregistrement.
- Intégrez les solutions de Stream Processing continu aux bases de données, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc. existants
- Intégrez la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée aux applications d'entreprise et aux microservices.
- Les développeurs
- Architectes logiciels
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Installer et configurer des outils d'analyse de données volumineuses tels que Hadoop MapReduce et Spark
- Comprendre les caractéristiques des données médicales
- Appliquer des techniques Big Data pour traiter des données médicales
- Etudiez les systèmes de données volumineuses et les algorithmes dans le contexte d'applications de santé
- Développeurs
- Data Scientists
- Partie lecture, partie discussion, exercices et exercices intensifs.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Créez des applications Spark avec le langage de programmation Scala .
- Utilisez Spark Streaming pour traiter des flux de données continus.
- Traiter des flux de données en temps réel avec Spark Streaming.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
-
Implémentation d'une architecture de pipeline de données pour le traitement de données grandes.
Développer une infrastructure de cluster avec Apache Mesos et Docker.
Analyse des données avec Spark et Scala.
Gérer les données non structurées avec Apache Cassandra.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
-
Installer et configurer Apache Spark.
Comprendre la différence entre Apache Spark et Hadoop MapReduce et quand utiliser qui.
Lisez rapidement dans et analysez des ensembles de données très grands.
Intégrer Apache Spark avec d'autres outils d'apprentissage automatique.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
-
Installer et configurer Apache Spark.
Comprendre comment.NET implémentera les APIs Spark afin qu’ils puissent être accessibles à partir d’une application.NET.
Développer des applications de traitement de données en utilisant C# ou F#, capables de traiter des ensembles de données dont la taille est mesurée en terabytes et pedabytes.
Développer des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour une application.NET en utilisant Apache Spark capacités.
Exécutez des analyses exploratoires en utilisant SQL des requêtes sur les grands ensembles de données.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
-
Installer et configurer Apache Hadoop.
Comprendre les quatre principaux composants de l'écosystème Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN et Hadoop Common.
Utilisez Hadoop Système de fichiers distribué (HDFS) pour échanger un cluster à des centaines ou des milliers de nœuds.   ;
Configurez HDFS pour fonctionner en tant que moteur de stockage pour les déploiements Spark en prévision.
Configurez Spark pour accéder à des solutions de stockage alternatives telles que les systèmes de base de données Amazon S3 et NoSQL telles que Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
Exécuter des tâches administratives telles que la fourniture, la gestion, le suivi et la sécurité d'un cluster Apache.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
- spark.mllib contient l'API d'origine construite sur les RDD.
- spark.ml fournit des API de niveau supérieur construites à partir de DataFrames pour la construction de pipelines ML.
- Comprendre comment les données de graphique sont persistées et parcourues.
- Sélectionnez le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données graphiques aux frameworks de traitement par lots).
- Implémentez Hadoop , Spark, GraphX et Pregel pour effectuer des calculs graphiques sur plusieurs machines en parallèle.
- Affichez les problèmes de données volumineuses dans le monde réel en termes de graphiques, de processus et de parcours.
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Dernière mise à jour :