Apache Spark 2.4 for Big Data Applications

Онлайн-курс
Apache Spark 2.4 for Big Data Applications
Payment
Обучение платное
Language
Not set
Duration
3 часа курса
Курс от Udemy
Apache Spark 2.4 for Big Data Applications
Чему вы научились?
How to create RDD's, Dataframes and Datasets
How to properly use Map, Reduce & Filter
How to Partition RDD's in Distributed Systems
Caching Datasets in Memory to Reduce computations
How to tune Spark Programs
How to run Iterative Algorithms on a cluster
Difference between GroupByKey and ReduceByKey
О курсе

Learn Apache Spark's key concepts using real-world examples. This course goes over everything you need to know to get started using Spark. We start with resilient distributed data-sets and the main transformations and actions that can be performed on them. Then we move on to Advanced Spark concepts such as Partitioning and Persistence. Finally the course ends with Spark's SQL API which includes two data abstractions called Dataframes and Datasets which sit on top of Spark RDD's. They allow for new levels of optimization and SQL querying capabilities.

Требования
  • Familiar with Ubuntu
  • Familiar with Scala
Лекторы
Isak Diaz
Isak Diaz
Machine Learning Engineer
Платформа
/storage/img/providers/udemy.svg
Курсы Udemy подойдут для профессионального развития. Платформа устроена таким образом, что эксперты сами запускают курсы. Все материалы передаются в пожизненный доступ. На этой платформе можно найти курс, без преувеличений, на любую тему – начиная от тьюториала по какой-то камере и заканчивая теоретическим курсом по управлению финансовыми рисками. Язык и формат обучения устанавливается преподавателем, поэтому стоит внимательно изучить информацию о курсе перед покупкой.
Как и любой другой веб-сайт, konevy использует файлы cookie. Эти файлы используются для хранения информации, включая предпочтения посетителей и страницы веб-сайта, которые он/она посещал. Информация используется для того, чтобы подстроить содержимое нашей страницы под тип браузера пользователя и другие параметры и таким образом улучшить его пользовательский опыт. Для получения более подробной информации о файлах cookie, пожалуйста, прочтите статью «Что такое файлы cookie»