Spark for Developers

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

OBBIETTIVO: Questo corso introdurrà Apache Spark Gli studenti impareranno come Spark si inserisce nell'ecosistema dei Big Data e come utilizzare Spark per l'analisi dei dati Il corso copre Spark shell per l'analisi dei dati interattivi, Spark internals, Spark APIs, Spark SQL, Spark streaming, machine learning e graphX PUBBLICO: Sviluppatori / Analisti di dati .
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Milano
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Piazza Duomo, Via Torino 2, 20123

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Profilo del corso

PRE-REQUISITES
familiarity with either Java / Scala / Python language (our labs in Scala and Python)
basic understanding of Linux development environment (command line navigation / editing files using VI or nano)

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Opinioni

Materie

  • Streaming
  • Api
  • Analisi dati
  • SQL

Programma

  1. Scala primer
    • A quick introduction to Scala
    • Labs : Getting know Scala
  2. Spark Basics
    • Background and history
    • Spark and Hadoop
    • Spark concepts and architecture
    • Spark eco system (core, spark sql, mlib, streaming)
    • Labs : Installing and running Spark
  3. First Look at Spark
    • Running Spark in local mode
    • Spark web UI
    • Spark shell
    • Analyzing dataset – part 1
    • Inspecting RDDs
    • Labs: Spark shell exploration
  4. RDDs
    • RDDs concepts
    • Partitions
    • RDD Operations / transformations
    • RDD types
    • Key-Value pair RDDs
    • MapReduce on RDD
    • Caching and persistence
    • Labs : creating & inspecting RDDs; Caching RDDs
  5. Spark API programming
    • Introduction to Spark API / RDD API
    • Submitting the first program to Spark
    • Debugging / logging
    • Configuration properties
    • Labs : Programming in Spark API, Submitting jobs
  6. Spark SQL
    • SQL support in Spark
    • Dataframes
    • Defining tables and importing datasets
    • Querying data frames using SQL
    • Storage formats : JSON / Parquet
    • Labs : Creating and querying data frames; evaluating data formats
  7. MLlib
    • MLlib intro
    • MLlib algorithms
    • Labs : Writing MLib applications
  8. GraphX
    • GraphX library overview
    • GraphX APIs
    • Labs : Processing graph data using Spark
  9. Spark Streaming
    • Streaming overview
    • Evaluating Streaming platforms
    • Streaming operations
    • Sliding window operations
    • Labs : Writing spark streaming applications
  10. Spark and Hadoop
    • Hadoop Intro (HDFS / YARN)
    • Hadoop + Spark architecture
    • Running Spark on Hadoop YARN
    • Processing HDFS files using Spark
  11. Spark Performance and Tuning
    • Broadcast variables
    • Accumulators
    • Memory management & caching
  12. Spark Operations
    • Deploying Spark in production
    • Sample deployment templates
    • Configurations
    • Monitoring
    • Troubleshooting

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