Apache Spark — один из ключевых инструментов инженера данных, и грамотное владение им открывает путь к созданию надёжных, масштабируемых и быстрых систем обработки.
Курс идеально подходит для начинающих и практикующих инженеров данных, аналитиков и разработчиков, которые хотят освоить распределённую обработку данных. Здесь вы не просто изучите теорию Spark, но и примените её на практике в удобной среде Jupyter Notebook.
Подробно разбираются важнейшие компоненты Spark: driver, executor, context, а также типы кластеров и особенности их работы. Вы научитесь понимать, как Spark управляет вычислениями и как правильно выбирать режимы работы.
Вы узнаете разницу между горизонтальным и вертикальным масштабированием, поймёте, почему Spark так эффективен для Big Data, и какие форматы данных (структурированные и неструктурированные) он способен обрабатывать.
Курс шаг за шагом проведёт через установку инструментов, подготовку окружения и запуск Spark-кластера в контейнерах. Это позволит быстро приступить к практике и избежать типичных ошибок конфигурации.
Вам будет представлен рабочий датасет, на котором проводятся все упражнения — это приближает обучение к реальным задачам Data Engineering.
Подробно изучаются различия между двумя основными абстракциями данных в Spark, их сильные стороны и типовые сценарии использования.
Вы поймёте, как работают transformations и actions, как они формируют DAG и когда действительно запускаются вычисления. Рассматриваются наиболее распространённые операции.
На GitHub доступен полный набор исходников, что позволит легко повторить и расширить примеры из уроков.
По итогам вы сможете самостоятельно писать Spark‑джобы, оптимизировать их и применять Spark в составе более сложных ETL‑пайплайнов. Это делает курс отличной ступенью для развития в Data Engineering, Big Data и распределённых вычислениях.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
