Apache Spark: Arquitetura, Performance e Otimização em Escala
Em ambientes corporativos maduros, o Apache Spark se torna um componente crítico da infraestrutura de dados, e decisões incorretas podem gerar alto consumo de recursos, lentidão nos pipelines e impactos diretos no negócio. Neste contexto, não basta escrever código funcional — é necessário entender profundamente como o Spark executa, distribui e otimiza o processamento.
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O curso Apache Spark – Arquitetura, Performance e Otimização em Escala foi desenvolvido para profissionais experientes que atuam como referência técnica em Big Data, sendo responsáveis por decisões de arquitetura, performance e sustentação de pipelines Spark. O foco está na análise de execução, tuning de performance, uso eficiente de recursos e design de pipelines escaláveis, preparando o profissional para atuar como Data Engineer Sênior ou Especialista em Spark, alinhado às competências exigidas pelo mercado e por certificações profissionais.
Módulos do Curso
- Gargalos comuns Performance e tuning de aplicações Spark
- Uso eficiente de memória e CPU Performance e tuning de aplicações Spark
- Cache e persistência Performance e tuning de aplicações Spark
- DAGs e planos de execução Análise de execução e debugging
- Leitura de logs e métricas Análise de execução e debugging
- Diagnóstico de falhas complexas Análise de execução e debugging
- Spark em pipelines críticos Spark em ambientes corporativos
- Integração com ecossistemas de dados Spark em ambientes corporativos
- Sustentação e evolução de soluções Spark em ambientes corporativos
- Avaliação de trade‑offs técnicos Papel do especialista em Spark
- Boas práticas arquiteturais Papel do especialista em Spark
- Atuação como líder técnico Papel do especialista em Spark
Confira tudo que voce vai dominar neste curso.
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