Fabric'te Apache Spark ile Veri Mühendisliği

Modern veri iş yükleri, ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmek için büyük ölçeklendirme ve birleşik platformlar gerektirir. Fabric, Apache Spark'ın büyük ölçekli veri işlemeyi kolaylıkla hallettiği güçlü, entegre bir ortam sunar. Yalnızca metin içeren bu kurs, sizi Fabric içindeki dağıtılmış bilgi işlem ve Spark mimarisinin temel kavramları konusunda yönlendirir. Spark not defterlerini kullanarak büyük verileri nasıl alacağınızı, dönüştüreceğinizi ve analiz edeceğinizi, sonraki analizler için verileri nasıl hazırlayacağınızı ve iş akışlarınızı maksimum verimlilik için nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: 1. Apache Spark'ın temel mimarisini ve Fabric ekosistemine nasıl entegre olduğunu anlayın. 2. PySpark ve Spark SQL kullanarak etkileşimli not defterlerinde Spark kodu yazın ve yürütün. 3. Çeşitli kaynaklardan gelen büyük veri kümelerini optimize edilmiş Delta Lake tablolarına alın ve dönüştürün. 4. Temel performans ayarlaması (performance tuning) ve önbellekleme stratejileri dahil olmak üzere modern veri mühendisliği uygulamalarını uygulayın. 5. Çalışma alanınızda Spark oturumlarını yapılandırın ve bilgi işlem kaynaklarını etkili bir şekilde yönetin. 6. Analitik iş akışlarınızı otomatikleştirmek için ölçeklenebilir veri işlem hatları (data pipelines) oluşturun. Temiz, verimli Spark işleri yazmak için kod örneklerinin yazılı açıklamalarına, veri işleme tekniklerine ve en iyi uygulamalara geçmeden önce dağıtılmış kümelerin ve lakehouse mimarisinin temel terminolojisiyle başlayacaksınız. Bu kurs, büyük veri teknolojilerine geçiş yapmak isteyen gelecek vadeden veri mühendisleri, analistler ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Spark veya Fabric ile ilgili önceden deneyim gerekmemektedir. Bulutta büyük ölçekli veri işlemenin gücünü ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.