Apache Spark: Fundamentos de Processamento em Escala
Um dos primeiros desafios enfrentados por profissionais que começam a trabalhar com grandes volumes de dados é perceber que ferramentas tradicionais deixam de ser suficientes quando os dados crescem em volume, variedade e velocidade. Planilhas, scripts isolados e consultas simples não escalam, exigindo uma abordagem distribuída.
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O curso Apache Spark – Fundamentos de Processamento de Dados em Escala foi desenvolvido para profissionais que estão iniciando em Engenharia de Dados e precisam entender como o Spark funciona na prática, qual seu papel no ecossistema de Big Data e como processar dados de forma distribuída. Neste nível, o foco está na compreensão do modelo de processamento do Spark, em seus principais componentes e no uso inicial do Spark para leitura, transformação e análise básica de dados. O curso prepara o participante para entender pipelines existentes, executar transformações simples e dialogar tecnicamente com equipes mais experientes, formando a base necessária para evolução no uso do Spark como Data Engineer Júnior.
Módulos do Curso
- Driver, executors e cluster Arquitetura e conceitos fundamentais do Spark
- Processamento distribuído Arquitetura e conceitos fundamentais do Spark
- Resiliência e paralelismo Arquitetura e conceitos fundamentais do Spark
- SparkSession e contexto de execução Spark APIs e primeiros usos
- DataFrames e Dataset Spark APIs e primeiros usos
- Leitura e escrita de dados Spark APIs e primeiros usos
- Operações comuns em DataFrames Transformações e ações básicas
- Transformações vs. ações Transformações e ações básicas
- Avaliação preguiçosa (lazy evaluation) Transformações e ações básicas
- Leitura correta dos dados Boas práticas em Apache Spark
- Erros comuns de iniciantes Boas práticas em Apache Spark
- Base para evolução no Spark Boas práticas em Apache Spark
Confira tudo que voce vai dominar neste curso.
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