enthaltenIn this hands-on, 1-hour project-based course, you will master real-time data processing using Apache Spark Structured Streaming. This course is designed for data engineers and developers who want to gain practical experience in building streaming data pipelines. You will begin by setting up the Spark environment and learn how to configure micro-batches and fault tolerance mechanisms through checkpointing. Next, you鈥檒l dive into transforming streaming data by applying filters, maps, and aggregations to extract meaningful insights. You'll also handle out-of-order data with watermarks, ensuring the accuracy of your real-time analytics. The course will introduce you to querying streaming data using SQL, allowing you to perform transformations and aggregations on live data. Finally, you will learn to deploy your streaming pipeline to production by writing results to an external sink like Parquet files. This is an intermediate level project and in order to succeed in this course it is recommended to have basic understanding of Apache Spark and API PySpark, proficiency in programming and big data as well and some basic knowledge on writing SQL queries. This is the perfect opportunity for anyone looking to dive into real-time data processing and Spark Structured Streaming!
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Set up and configure a real-time data processing pipeline
Perform transformations, aggregations, and SQL queries on streaming data
Implement fault-tolerance mechanisms and ensure the pipeline remains resilient under high workloads and data inconsistencies
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Query Languages
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Real Time Data
Wichtige Details
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Nur als Desktop-Version verf眉gbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, 眉ben und anwenden von berufsrelevanten F盲higkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
脺ber dieses begleitete Projekt
Schritt 蹿眉谤 Schritt lernen
In einem Video, das auf einer H盲lfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, f眉hrt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Task 1: Setting Up the Environment for Real-Time Data Streaming
Task 2: Managing Triggers and Checkpoints
Task 3: Transforming Streaming Data
Practice Activity
Task 4: Performing Transformations, Aggregations, and Advanced SQL Queries
Task 5: Writing and Deploying the Pipeline
Cumulative Challenge
Empfohlene Erfahrung
Experience with Apache Spark and API Pyspark. Python coding skills. SQL query proficiency. Big Data concepts. Kafka basics.
7 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
脺ben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfl盲che.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur 蹿眉谤 Desktop verf眉gbar
Dieses begleitete Projekt ist 蹿眉谤 die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht 蹿眉谤 Mobilger盲te.
Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
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Status: Kostenloser Testzeitraum脡cole Polytechnique F茅d茅rale de Lausanne
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H盲ufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschlie脽en des angeleiteten Projekts ben枚tigen, einschlie脽lich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich 眉ber Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enth盲lt, die Sie 蹿眉谤 den Start ben枚tigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enth盲lt, der 蹿眉谤 einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilger盲t nicht verf眉gbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den F盲higkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.