Eğitim Hakkında

Spark mimarisine ve Spark'ın nasıl çalıştığına dair tüm teknik konuların detaylı olarak işlenmesi üzerine tasarlanmıştır. Katılımcılar, RDD'ler ve dağıtılmış hesaplama motoru dahil olmak üzere Spark'ın temel yapı taşlarının yanı sıra Spark SQL ve DataFrames dahil olmak üzere kolay ve yetenekli bir arabirim sağlayan üst düzey yapıları öğrenirler.

Akış verilerini işlemek için Spark Streaming'in kullanılması gibi daha gelişmiş yetenekleri kapsar ve Spark Graph Processing (GraphX ve GraphFrames) ve Spark Machine Learning (SparkML Pipelines) hakkında genel bir bakış sağlayacaktır. Ayrıca eğitimde karşılaşılabilecek performans sorunlarını, sorun gidermeyi, küme dağıtım tekniklerini ve optimizasyon stratejilerini öğreneceklerdir.

Eğitim İçeriği

• Scala Ramp Up (Optional)
• Introduction to Spark
• RDDs and Spark Architecture
• DataSets/DataFrames and Spark SQL
• Creating Spark Applications
• Spark Streaming
• Performance Characteristics and Tuning
• (Optional): Spark GraphX Overview
• (Optional): MLLib Overview
• Conclusion

Eğitimde Neler Öğreneceksiniz?

• Veri işlemede Spark’ın önemini,
• Spark mimarisini ve hesaplamaları kümelere nasıl dağıttığını,
• Spark'ın temel kurulum yapısını,
• Spark'ı etkileşimli ve anlık işlemler için kullanabilmeyi,
• Yapılandırılmış verileri verimli bir şekilde işlemek için Dataset / DataFrame / Spark SQL kullanabilmeyi,
• RDD'lerin temellerini ve veri bölümleme, ardışık düzen ve hesaplamaları anlayabilmeyi,
• Spark'ın veri önbelleğini ve kullanımını,
• Spark'ı kullanırken performans etkilerini ve optimizasyonlarını,
• Spark Graph Processing ve SparkML makine öğrenimine temel giriş yaparak bilgi sahibi olacaksınız.

Eğitime Kimler Katılabilir

• Developers
• Veri Analistleri katılım sağlayabilir.

Introduction to Spark Programming Eğitimi Sonrası Alabileceğiniz Diğer Eğitimler

Spark for Developers eğitimine göz atabilirsiniz.