Học thực hành Spark theo cách thực tế Part1

Spark thực tế Phần 1 tiếp theo

Giới thiệu bài giảng

“Practical Spark Part 1” là bài giảng thiên về thực hành được thiết kế dành cho tất cả mọi người, từ những người mới làm quen với khoa học dữ liệu cho đến những người đang chuẩn bị cho các dự án thực tế sử dụng Spark. Bài giảng này được thiết kế để giúp bạn học một cách có hệ thống từ các khái niệm cơ bản của Spark đến cách sử dụng thực tế và đặc biệt tập trung vào các lệnh và phương pháp xử lý dữ liệu cần thiết để thực hiện dự án Spark.

@Apache Spark, @Big Data, @Machine Learning, @Data Engineering, @Data Transformation

Mục tiêu bài học

• Các nguyên tắc cơ bản và cài đặt môi trường của Spark : Tìm hiểu các nguyên tắc hoạt động và phương pháp cấu hình môi trường của Spark để sử dụng nó một cách hiệu quả trong môi trường cục bộ và Docker.

• Tối ưu hóa và xử lý dữ liệu phân tán : Thực hành các khái niệm xử lý phân tán, phân vùng dữ liệu, xáo trộn và cấu hình tài nguyên cụm của Spark, đồng thời đặt nền tảng cho xử lý dữ liệu quy mô lớn.

• Có được các kỹ năng xử lý dữ liệu thực tế : Tải, chuyển đổi, lọc và kết hợp dữ liệu thông qua các lệnh Spark khác nhau và tìm hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu nâng cao.

• Phát triển kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu : Phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả bằng cách sử dụng khung dữ liệu và lệnh SQL của Spark.

  
  

Thành phần chương trình giảng dạy

1. định hướng

   • Giới thiệu khái niệm về Spark và các khả năng ứng dụng thực tế của nó, đồng thời cung cấp hướng dẫn học tập.

2. Định cấu hình môi trường Spark

   • Tìm hiểu cách cài đặt và thiết lập Spark bằng môi trường cục bộ và Docker để định cấu hình môi trường phòng thí nghiệm.

3. Khái niệm xử lý phân tán

   • Tìm hiểu cách Spark xử lý dữ liệu quy mô lớn và các nguyên tắc cơ bản của xử lý phân tán.

4. Hiểu hành vi của Spark

   • Hiểu rõ các nguyên tắc hoạt động cốt lõi như thao tác lười biếng, phân vùng và xáo trộn thông qua Jupyter Notebook và Spark UI.

5. Các lệnh Spark cần thiết trong thực tế

   • Tìm hiểu các lệnh thường được sử dụng trong thực tế, chẳng hạn như tải dữ liệu, lọc ngày, nối, tổng hợp, sử dụng UDF và lưu trữ dữ liệu.

   • Nó cũng bao gồm cách sử dụng các lệnh SQL một cách hiệu quả.

6. Xử lý dữ liệu nâng cao

   • Bạn sẽ học các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề thường gặp trong thực tế, chẳng hạn như xử lý dữ liệu chuỗi, xử lý giá trị null, xử lý dữ liệu JSON và tối ưu hóa phân vùng.

Khóa học này dành cho ai?

• Người mới bắt đầu muốn học từ cơ bản về Spark đến phương pháp sử dụng thực tế

• Kỹ sư dữ liệu muốn học các kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ thuật bằng Spark

• Các chuyên gia đang làm việc muốn làm việc trong các dự án Spark của công ty hoặc xây dựng đường dẫn dữ liệu có thể mở rộng

Hiệu quả mong đợi sau khi tham gia khóa học

• Bạn có thể có được khả năng xử lý và phân tích dữ liệu bằng Spark cũng như khả năng thực hiện các dự án Spark trong công ty của mình.

• Trong đào tạo thực tế, bạn sẽ có được bí quyết tải, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu cũng như xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả.

• Bạn sẽ có được nền tảng vững chắc cho các dự án Spark trong môi trường đám mây, điều này sẽ được đề cập trong Phần 2.

Nếu bạn là người mới làm quen với Spark hoặc muốn học các kỹ năng thực tế trong xử lý dữ liệu thì “Practical Spark Part 1” là điểm khởi đầu hoàn hảo. Hãy cùng nhau tiến vào thế giới khoa học dữ liệu! 🎓 ✨