Optimierung von Apache Spark und bewährte Verfahren zur Leistungsoptimierung
Je grösser die Datenmenge wird, desto wichtiger wird die effiziente Verarbeitung der Daten. Aufbauend auf unserer Erfahrung als einer der weltweit bedeutendsten Apache Spark-Anwender bietet dieser 2-tägige Kurs einen detaillierten Überblick über die Do’s und Don’ts einer der beliebtesten Analyse-Engines.
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Andrea will gladly help you further with training solutions for your organization.
Andrea Andreitchouk
Academy Operations Manager
Was wirst Du lernen?
Nach der Schulung wirst Du in der Lage sein:
Erläutere, wie Apache Spark im Hintergrund funktioniert.
Beachte bewährte Verfahren, um leistungsstarken Code zu schreiben.
Lese und verstehe die Abfragepläne für Deine Spark-Anwendungen.
Erläutere die Grundlagen von Spark, einschliesslich des Ausführungsmodells: Driver/Executors.
Arbeite effizient mit Caching, Shuffle-Service und Fair Scheduling.
Behebe Optimierungsprobleme und Speicherprobleme.
Programm
Der Kursleiter vermittelt die Inhalte mithilfe von Notebooks, die in einer Cloud-Umgebung gehostet werden. Jeder Teilnehmer verfügt über einen Spark-Cluster, mit dem er experimentieren kann.
- Lade den während des Trainings verwendeten Datensatz herunter und mache Dich damit vertraut
- Theorie zu verschiedenen Spark-Grundlagen und zur Spark-Benutzeroberfläche
- Setze Optimierungen in der Praxis um
Diese Schulung ist genau das Richtige für dich, wenn:
Du bist mit Spark vertraut, möchtest aber erfahren, wie Optimierungen zur Verbesserung der Laufzeit eingesetzt werden können
Du möchtest erfahren, wie Spark grundsätzlich funktioniert – vom Text über den Plan bis hin zur Ausführung.
Du bist mit der Verwendung von Python vertraut.
Diese Schulung ist nicht das Richtige für Dich, wenn:
Du verwendest Python nicht mit Spark (PySpark)
Du möchtest erfahren, wie Du Notebook-Code in produktionsreifen Code umwandeln kannst (sieh Dir stattdessen unseren Kurs „Produktionsreifes maschinelles Lernen“ an)
Du möchtest den Umgang mit Databricks erlernen (dieser Kurs basiert auf dem Open-Source-Projekt Spark und lässt sich auf Databricks anwenden, jedoch behandeln wir keine Databricks-spezifischen Konzepte wie Jobs, Notebooks, Freigaben, Repos, Konnektoren, Databricks-Runtimes usw.)
Warum sollte ich dieses Training absolvieren?
Erfahre mehr über Apache Spark, lerne bewährte Verfahren zum Schreiben leistungsfähiger Codes kennen und erfahre, wie Du Spark-Anwendungen optimieren und Fehler beheben kannst.
Mache Dich mit den Grundlagen von Spark vertraut, einschliesslich des Ausführungsmodells: Treiber/Ausführende, Caching, Shuffle-Dienst und faire Planung.
Lerne von Apache-Spark-Datenexperten und knüpfen Kontakte.
Was sollte ich sonst noch
wissen?
Nach der Anmeldung erhalten Du eine Bestätigungs-E-Mail mit praktischen Informationen. Eine Woche vor der Veranstaltung fragen wir Dich nach Deinen Ernährungswünschen und Dir Informationsmaterial zukommen lassen, falls Du Dich vorbereiten musst.
Bis bald!
Alle Lehr- und Kursunterlagen sind im Preis inbegriffen.
Nach der Anmeldung zu diesem Kurs erhälst Du eine Bestätigungs-E-Mail mit praktischen Informationen.
