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Engenharia de dados com Apache Spark - Luan Moreno
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Formação Apache Spark ministrado pelo Luan Moreno
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Status: Ended
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Description
Fundamentos de Apache Spark
Avaliação da aula:
-Fundamentos e conceitos básicos para engine de processamento de dados mais utilizada do mundo.
-Google Cloud Platform vs. Microsoft Azure vs. Amazon Web Services
-Fundamentos de Apache Hadoop
-Ecosistema do Zoológico Apache Hadoop
-História do Apache Hadoop e Apache Spark
-Big Data como um Serviço Gerenciado
-Linha do Tempo de Engines de Processamento de Dados
-Fundamentos
-Componentes
-Arquitetura
-Conceitos
-Modos de Implementação
-Distribuição de Dados e Partições
-Comparação entre RDD, DataFrame e DataSet
-Desenvolvimento Local do Apache Spark
-Opções de Implementação do Apache Spark
-Escalabilidade Horizontal de Aplicações Escritas em Spark em Cluster Gerenciados da Nuvem
-Implementação Nativas de Nuvem do Apache Spark
ETL em Batch
Avaliação da aula:
Aprendendo as técnicas mais importantes do mercado de análise de dados para processamento de dados em Batch.
-Data Lake
-Aquisição dos Dados e Armazenamento
-Melhores Práticas de Organização dos Dados no Data Lake
-Ciclo de Vida de uma Aplicação
-Soluções de Armazenamento
-Data Lakehouse
-Arquitetura de Dados
-Padrões de Processamento de Dados
ETL em Near & Real-Time
Avaliação da aula:
Aprendendo as técnicas mais importantes do mercado de análise de dados para processamento de dados em Tempo-Real.
-Stream de Eventos
-Processamento de Stream de Eventos
-Engines de Processamento de Stream em Real-Time
-Engines de Streaming & Python
-Engines de Processamento de Streaming & Python
-StreamingSQL
-Garantia de Entrega de Mensagem - Idempotência & EOS
-Apache Kafka
-Spark Streaming & Structured Streaming
-Apache Kafka e Data Lake como Fontes de Dados em Streaming
Sistemas de Armazenamento
Avaliação da aula:
Os paradigmas para entrega de dados e sistemas de armazenamento modernos.
-ETL vs. ELT
-Data Warehouse Tradicional (TDW)
-Data Warehouse Moderno (MDW)
-Engines de Consulta SQL Distribuída para DW e Análise de Big Data
-Data Lakehouse (DL)
Use-Cases & Design Patterns
Avaliação da aula:
Casos de uso e padrões de desenvolvimento com Apache Spark, arquiteturas de Big Data e desenho de pipelines em todas as Clouds de mercado.
-Use-Cases de Apache Spark
-Otimizando Aplicações Spark
-Performance Tuning
-Arquiteturas de Big Data
-Desenho de Pipelines de Dados na AWS, Azure, GCP & OSS
-Carreira de Engenheiro de Dados e Conselhos
Use-Cases & Design Patterns
Avaliação da aula:
Concluir e avançar
Casos de uso e padrões de desenvolvimento com Apache Spark, arquiteturas de Big Data e desenho de pipelines em todas as Clouds de mercado.
Use-Cases de Apache Spark
Otimizando Aplicações Spark
Performance Tuning
Arquiteturas de Big Data
Desenho de Pipelines de Dados na AWS, Azure, GCP & OSS
Carreira de Engenheiro de Dados e Conselhos
Configurando o Databricks Community Edition
-Realizando a criação da conta e importando os arquivos do repositório.
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