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Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

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Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

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Was Sie lernen werden

  • Apply Scala fundamentals including variables, functions, and advanced concepts.

  • Implement Spark RDD operations, streaming, and fault-tolerant pipelines.

  • Build real-time big data solutions integrating Spark with external systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Data Structures
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Systems Integration
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Live Streaming

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Scala Programming
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Apache Maven

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Spark and Python for Big Data with PySpark“
Wenn Sie sich fĂĽr diesen Kurs anmelden, werden Sie auch fĂĽr diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

This module introduces learners to the fundamentals of Apache Spark and the Scala programming language, equipping them with the foundational knowledge to build and manage big data applications. Starting with an overview of Spark’s architecture, flow, and integration with YARN, the module progresses to Scala essentials, covering variables, functions, loops, and collections. It then advances into key Scala concepts such as abstract classes, traits, exception handling, and access modifiers. By the end of this module, learners will be able to confidently apply Scala programming constructs within Spark environments to process and analyze data efficiently.

Das ist alles enthalten

24 Videos4 Aufgaben

This module explores the advanced features of Apache Spark, focusing on Resilient Distributed Datasets (RDDs), Spark Streaming, and real-time application integration. Learners will understand how to perform transformations and actions on RDDs, process live streaming data, and implement checkpointing for fault tolerance. The module also covers integration with external systems such as Twitter, project setup using Maven and Scala, and explains the differences between Hadoop 1.x and 2.x for Spark compatibility. By completing this module, learners will gain the ability to build scalable, fault-tolerant, real-time big data applications using Spark and Scala.

Das ist alles enthalten

18 Videos4 Aufgaben

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