Использование Dataframes в Apache Spark - курсы по Spark в "Школе Больших Данных

В данном видео рассматривается тема использования феймворка Apache Spark на примере использования Dataframes при выполнении запросов к данным.
Новый 3х дневный практический курс по Анализу данных с использованием Apache Spark для специалистов по аналитике данных, разработчиков, которые хотят освоить Apache Spark. "Школа Больших Данных" г. Москва
Программа курса «Анализ данных с Apache Spark Streaming, Spark SQL и GraphX»
Экосистема Apache Spark - Spark RDD
Архитектура Spark. Принципы работы Resilent Data Distribution (Spark RDD)
Обзор компонентов Spark и их назначения
Конфигурация Spark из Java. Запуск на одной или нескольких машинах. Запуск поверх hadoop
Основные классы и базовый workflow - Spark RDD
Spark core - работа с аккумуляторами и переменными среды
Apache Spark SQL
Расширение базовой системы классов- DataSet и DataFrame
Получение данных из SQL-источников с помощью Spark SQL
Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
Spark SQL и Hadoop
Планы выполнения. Logical и physical планы. Настройки планов выполнения
Spark Streaming
Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
Виды Spark Stream-ов. Особенности исполнения streaming кода
Windows в Spark Streaming
Кеширование в Spark Streaming
Checkpoint-ы в Spark Streaming
GraphX
Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
Представление графов в GraphX. Создание графов
Операции с графами в GraphX
Выбор модели распределения графа в GraphX
По вопросам обучения на курсах машинного обучения приглашаем в нашу «Школа Больших Данных»
Обращаться по телефону:
[phone]
[phone]
Чтобы не пропустить информацию о новых курсах, акциях и других событиях Школы Больших Данных, рекомендуем подписаться на нас в социальных сетях:
Телеграм-канал: t.me/BigDataSc...
Facebook: / bigdataschoolru
Вконтакте: bdschoo...
LinkedIn: / bigdataschoolru
Twitter: / bigdataschoolr
Подписывайтесь и будьте в курсе всех интересных новинок мира Big Data вместе со Школой больших данных - www.bigdatasch...