Apache Spark SQL (Modul 4 und 5)

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Apache Spark SQL (Modul 4 und 5)" lernen Sie die Grundlagen von Spark SQL kennen, um strukturierte Daten effizient mit der Sprache SQL zu verarbeiten. Anschließend werden die Teilnehmer in die Grundprinzipien der Implementierung von GraphX eingeführt und lösen exemplarische Aufgabenstellungen mit Hilfe von Python.

Zielgruppe

• (IT-)Architekt
• (IT-)Entwickler

Voraussetzungen

• Praktische Erfahrung in der IT-Informationsverarbeitung
• Kenntnisse in einer Programmiersprache, vorzugsweise Java, Scala oder Python
• Kenntnisse über Hadoop werden vorausgesetzt

Agenda

Wiederholung Einführung Spark

In dieser kurzen, einführenden Wiederholung werden die für die weiteren Ausführungen wichtigen Begriffe und Zusammenhänge aufgefrischt.

Modul 4: Spark SQL

Der Durchbruch für Spark SQL erfolgte mit der Einführung von Datasets und DataFrames, die die performante verteilte Verarbeitung von strukturierten Daten möglich machte. Spark SQL ist heute eine der am häufigsten eingesetzten Komponenten und ermöglicht eine SQL-basierte Verarbeitung von verteilten Daten.

Die Teilnehmer lernen die Konzepte von Spark SQL kennen und lösen unterschiedlichste Aufgabenstellungen zum Persistieren, Selektieren und Aggregieren strukturierter Daten ein einer verteilten Umgebung mit Hilfe von Scala.

Modul 5: Spark GraphX

GraphX ist eine Komponente in Spark, die speziell auf die Verarbeitung von Graphen ausgelegt ist. Jeder Graph besteht aus Knoten und Kanten, die wiederum durch Eigenschaften beschrieben sind. GraphX definiert sogenannte Eigenschafts-Graphen, über denen typische Graphen-Operationen ausgeführt werden können.

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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Kurz vor Durchführung