Apache Spark для дата-инженеров

Освойте Apache Spark — один из ключевых инструментов дата-инженера. Этот курс поможет вам уверенно работать с распределённой обработкой данных, оптимизировать пайплайны и создавать производительные архитектуры для Big Data‑проектов. Минимум теории, максимум практики — весь материал ориентирован на реальные рабочие задачи.

Что вас ждёт в этом курсе

Вы пройдёте путь от настройки окружения до разработки полноценного end‑to‑end конвейера обработки данных. Курс построен как практический воркшоп, в котором каждая тема закрепляется через задания и работу с реальными датасетами.

Программа курса

1. Введение, цели и подготовка окружения

Вы познакомитесь с тематикой курса и результатами, к которым придёте. Шаг за шагом настроите локальную среду и инфраструктуру для выполнения практических заданий, что позволит сразу перейти к работе с Spark‑кластерами.

2. Обработка данных в Apache Spark

Подробное изучение внутренней архитектуры Spark и ключевых инструментов для распределённой обработки данных:

• Spark I/O: особенности чтения и записи данных из разных систем и форматов.
• DataFrame API: эффективное написание аналитического кода на базе Spark SQL.
• Архитектура приложений: взаимодействие Driver и Executors, распределение задач.
• Трансформации: различия между Narrow и Wide преобразованиями и их влияние на производительность.
• Query Plan: разбор физических и логических планов выполнения запросов.
• Spark UI: анализ джоб, стадий и поиск узких мест в производительности.

3. Паттерны хранения данных для оптимизации пайплайнов

Вы изучите, как правильно организовывать данные для ускорения аналитики и уменьшения нагрузки на кластеры:

• Колоночный формат: преимущества современных форматов хранения (Parquet, ORC).
• Партиционирование: оптимизация структуры папок с учётом частых запросов.
• Бакетирование: эффективное разбиение высококардинальных колонок.

4. Оптимизация процессов в Apache Spark

Рабочие техники ускорения Spark‑приложений и улучшения их стабильности:

• Оптимизация кода: практики написания производительных трансформаций.
• Конфигурации Spark: параметры, влияющие на распределение ресурсов и скорость выполнения задач.

5. Финальный дипломный проект (Capstone Project)

На завершающем этапе вы соберёте полный конвейер обработки данных от загрузки до визуализации результатов:

• Реальный датасет: работа со структурированными данными StackOverflow объёмом около 50 ГБ.
• End‑to‑end решение: постановка целей, проектирование архитектуры, обработка, оптимизация и создание финальных дашбордов с KPI.

Кому подойдёт этот курс

Курс будет полезен дата-инженерам, аналитикам, backend‑разработчикам и всем, кто хочет углубиться в работу с распределёнными вычислениями и промышленными пайплайнами данных.

Результаты обучения

• Уверенное владение Apache Spark и DataFrame API.
• Навыки оптимизации запросов, пайплайнов и архитектуры данных.
• Понимание внутренних механизмов распределённой обработки.
• Готовый проект для портфолио на реальном Big Data‑датасете.