【Udemy中英字幕】Ace Databricks Certified Associate Developer

Ace Databricks 认证助理开发人员 – Apache Spark

Databricks 和 Apache Spark 精通：简化大数据工作流程、高级数据处理、Apache Spark 准备和技巧。

讲师：Muhammad Muheeb

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您将学到什么

了解 Apache Spark 在大数据处理中的架构、组件和作用。
探索 Databricks 的功能及其与 Spark 的集成，以实现高效的数据工程工作流程。
了解 RDD、DataFrames 和 Datasets 之间的区别以及何时使用它们。
深入了解 Spark 驱动程序、执行器、转换、操作和惰性求值。
使用 Spark DataFrames 和 Spark SQL 执行数据过滤、分组和聚合操作。
主分区、容错、缓存、持久性和 Spark 的优化机制。
加载、保存和处理各种格式的数据，如 JSON、CSV 和 Parquet。
了解 RDD 和关键操作（如 map 和 Reduce），并了解广播变量和累加器。
配置和优化 Spark 应用程序、监控作业执行情况并使用 Spark 的调试工具。
以及更多

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Databricks 认证 Apache Spark 助理开发人员
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信息技术与软件

要求

愿意或有兴趣了解 Apache Spark 的 Databricks 认证助理开发人员。

描述

|| 非官方课程 ||

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本课程不能替代您参加认证考试所需的官方材料。它未获得认证供应商的认可。您将不会收到本课程的官方学习材料或考试券。

本课程深入探讨了Apache Spark 和 Databricks，这两个强大的大数据处理工具。本课程专为数据工程师、分析师和开发人员设计，将带您从 Spark 的基础概念到高级优化技术，让您掌握在分布式计算环境中有效处理大规模数据的技能。

我首先介绍Apache Spark，介绍其架构、它在现代大数据框架中扮演的角色以及使其成为数据处理热门选择的关键组件。您还将探索Databricks 平台，了解它如何与 Spark 集成以增强开发工作流程，使大规模数据处理更加高效和易于访问。

在整个课程中，您将深入了解 Spark 的核心组件，包括其 API – RDD（弹性分布式数据集）、DataFrames 和 Datasets。这些基本构建块将帮助您了解 Spark 如何处理内存中和分布式系统中的数据。您将了解 Spark 驱动程序和执行程序如何运行、转换和操作之间的区别，以及 Spark 的惰性求值模型如何优化计算以提高性能。

随着课程的进展，您将获得使用Spark DataFrames的实践经验，探索诸如过滤、分组和聚合数据等操作。我们还将深入研究 Spark SQL，您将了解如何将 SQL 查询与DataFrames结合使用以进行结构化数据处理。对于那些希望掌握高级 Spark 概念的人，本课程涵盖了分区、容错、缓存和持久性等基本主题。

您将深入了解 Spark 如何优化资源使用、确保数据完整性以及在系统发生故障时保持性能。此外，您还将了解Spark 的 Catalyst 优化器和 Tungsten执行引擎如何在后台工作以加速查询并更有效地管理内存。本课程还重点介绍如何在 Spark 中加载、保存和管理数据，并使用 JSON、CSV 和 Parquet 等流行文件格式。

您将探索Spark 的架构管理功能，处理半结构化数据，同时确保数据一致性和质量。在专门介绍 RDD 的部分中，您将深入了解 Spark 如何处理分布式数据，重点关注 map、flatMap 和 Reduce 等操作。您还将了解广播变量和累加器，它们在通过减少通信开销来优化分布式系统中发挥着关键作用。

最后，本课程将为您提供有效管理和调整 Spark 应用程序的知识。您将学习如何配置Spark 以获得最佳性能，了解如何执行 Spark 作业，以及如何使用 Spark UI 等工具监控和调试 Spark 作业。

在本课程结束时，您将熟练掌握Apache Spark 和 Databricks，从而能够在实际场景中设计和执行可扩展的大数据解决方案。

无论您是刚刚起步还是希望提高技能，本综合指南都将为您提供在大数据领域取得成功所需的实用知识和工具。

谢谢