Программирование Apache Spark для дата-инженеров - Machado (2026)

[Zero]

Автор: Joseph Machado
Spark for Data Engineers
Курс: Apache Spark для дата-инженеров
Язык: английский

О чём курс:

Курс посвящён Apache Spark и распределённой обработке данных: в формате практического воркшопа участники настраивают среду и работают с реальными датасетами и задачами, близкими к производственным. В программе рассматриваются Spark I/O, DataFrame API и Spark SQL, взаимодействие Driver и Executors, трансформации Narrow и Wide, планы запросов и анализ производительности через Spark UI. Отдельные темы посвящены организации хранения данных с помощью Parquet и ORC, партиционированию и бакетированию, а также оптимизации кода и конфигураций Spark для повышения скорости и стабильности приложений. В финальном проекте участники создают сквозной конвейер обработки структурированных данных StackOverflow объёмом около 50 ГБ — от проектирования и обработки до оптимизации, дашбордов и KPI. Материал адресован дата-инженерам, аналитикам данных и backend-разработчикам, а также специалистам, которые хотят разобраться в архитектуре Spark и оптимизации запросов. Автор курса — Joseph Machado.

Apache Spark занял центральное место в стеке современного дата-инженера — без него сложно говорить о промышленной обработке больших объёмов данных. Если вы хотите научиться строить надёжные и быстрые пайплайны, понимать узкие места кластерных вычислений и принимать взвешенные архитектурные решения, этот курс даст именно ту базу, которой не хватает большинству практиков.

Курс устроен как плотный практический воркшоп: минимум абстрактных концепций, максимум работы с реальными датасетами и задачами из продакшн-окружений. Вы пройдёте путь от нуля — настройки локальной инфраструктуры — до полноценного дипломного проекта на 50 ГБ данных StackOverflow с дашбордами и KPI.

Курс построен как практический воркшоп, в котором каждая тема закрепляется через задания и работу с реальными датасетами. Вы пройдёте путь от настройки окружения до разработки полноценного end-to-end конвейера обработки данных.

Программа курса:

• 1. Введение, цели и подготовка окружения
  Знакомство с тематикой курса и ожидаемыми результатами. Пошаговая настройка локальной среды и инфраструктуры для выполнения практических заданий, что позволяет сразу перейти к работе со Spark-кластерами.
• 2. Обработка данных в Apache Spark
  Подробное изучение внутренней архитектуры Spark и ключевых инструментов для распределённой обработки данных:
  — Spark I/O: особенности чтения и записи данных из разных систем и форматов.
  — DataFrame API: эффективное написание аналитического кода на базе Spark SQL.
  — Архитектура приложений: взаимодействие Driver и Executors, распределение задач.
  — Трансформации: различия между Narrow и Wide преобразованиями и их влияние на производительность.
  — Query Plan: разбор физических и логических планов выполнения запросов.
  — Spark UI: анализ джоб, стадий и поиск узких мест в производительности.
• 3. Паттерны хранения данных для оптимизации пайплайнов
  Как правильно организовывать данные для ускорения аналитики и уменьшения нагрузки на кластеры:
  — Колоночный формат: преимущества современных форматов хранения (Parquet, ORC).
  — Партиционирование: оптимизация структуры папок с учётом частых запросов.
  — Бакетирование: эффективное разбиение высококардинальных колонок.
• 4. Оптимизация процессов в Apache Spark
  Рабочие техники ускорения Spark-приложений и улучшения их стабильности:
  — Оптимизация кода: практики написания производительных трансформаций.
  — Конфигурации Spark: параметры, влияющие на распределение ресурсов и скорость выполнения задач.
• 5. Финальный дипломный проект (Capstone Project)
  Полный конвейер обработки данных от загрузки до визуализации результатов:
  — Реальный датасет: работа со структурированными данными StackOverflow объёмом около 50 ГБ.
  — End-to-end решение: постановка целей, проектирование архитектуры, обработка, оптимизация и создание финальных дашбордов с KPI.

Для кого подойдёт:

• Дата-инженерам, которые хотят уверенно работать с Apache Spark в продакшн-среде
• Аналитикам данных, стремящимся перейти к распределённой обработке больших объёмов
• Backend-разработчикам, осваивающим Big Data-стек и пайплайны данных
• Всем, кто хочет разобраться во внутренней архитектуре Spark и научиться оптимизировать запросы
• Специалистам, желающим добавить в портфолио реальный end-to-end проект на 50 ГБ данных

Что получите:

• Уверенное владение Apache Spark и DataFrame API
• Навыки оптимизации запросов, пайплайнов и архитектуры данных
• Понимание внутренних механизмов распределённой обработки: Driver, Executors, Query Plan
• Практику работы с форматами Parquet/ORC, партиционированием и бакетированием
• Готовый дипломный проект для портфолио на реальном Big Data-датасете StackOverflow

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.