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Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

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Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

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Instructeur : EDUCBA

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Ce que vous apprendrez

  • Describe Spark architecture, core components, and RDD programming constructs.

  • Apply transformations, persistence, and handle multiple file formats in Spark.

  • Develop scalable workflows and evaluate Spark applications for optimization.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : Data Store
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : JSON

Détails à connaître

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septembre 2025

Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

This module introduces learners to the foundational concepts of Apache Spark, a powerful open-source engine designed for big data processing and analytics. Through a series of structured lessons, learners explore the Spark architecture, its core components, and essential programming constructs. The module builds a conceptual understanding of how Spark leverages distributed computing and in-memory processing, followed by a practical introduction to working with Resilient Distributed Datasets (RDDs), Spark’s core abstraction for handling data. By the end of the module, learners will be equipped with the knowledge needed to initiate basic data operations in Spark and understand its high-level architecture.

Inclus

5 vidéos3 devoirs

This module deepens the learner’s understanding of Apache Spark by focusing on advanced RDD transformations, persistence strategies, operations on key-value (Pair) RDDs, and the efficient handling of diverse data formats. Learners will explore how to apply transformations like map, flatMap, and reduceByKey, understand the role and configuration of persistence levels in Spark, manipulate Pair RDDs using sorting and grouping actions, and work with commonly used file formats including CSV, JSON, Parquet, and Avro. The module equips learners with the ability to optimize Spark applications both computationally and in terms of data storage and processing.

Inclus

6 vidéos3 devoirs

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Offert par

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