Daftar pustaka Peta dunia Peta satelit Peta

Proses set data besar secara efisien membutuhkan pemahaman yang kuat tentang komputasi terdistribusi. Buku panduan tertulis yang komprehensif ini membantu Anda menguasai Apache Spark menggunakan Python (PySpark) di platform Databricks, sejalan dengan kompetensi inti yang diuji dalam sertifikasi Associate Developer. Dengan mengikuti kursus berbasis teks ini, Anda akan beralih dari pemula menjadi pengembang data yang percaya diri dan mampu menulis aplikasi Spark yang dioptimalkan. Anda akan belajar untuk memanipulasi data menggunakan Spark DataFrames, memahami arsitektur Spark yang mendasari, dan memanfaatkan format penyimpanan modern seperti Delta Lake untuk membangun pipa data yang dapat diandalkan. Apa yang akan Anda pelajari: • Mengerti arsitektur Spark, termasuk driver, eksekutor, pekerjaan, tahapan, dan tugas. • Terapkan transformasi dan aksi PySpark DataFrame untuk membersihkan dan struktur data. • Konfigurasi eksekusi query adaptif dan strategi partisi untuk kinerja optimal. • Membaca dan menulis data menggunakan tabel Delta Lake dan format berkas standar. • Praktik debugging dan mengoptimalkan aplikasi Spark melalui walkthrough kode tertulis. • API kunci utama untuk agregasi, join, dan fungsi SQL built-in. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar komputasi terdistribusi dan arsitektur Spark sebelum beralih ke operasi PySpark DataFrame, teknik optimasi, dan integrasi Delta Lake. Anda akan membaca penjelasan komprehensif dan menganalisis skenario kode dunia nyata untuk memperkuat pemahaman Anda. Kursus ini dirancang untuk insinyur data bercita-cita, analis, dan pengembang Python yang baru untuk pemrosesan data terdistribusi atau mempersiapkan untuk ujian Databricks Associate Developer, tanpa pengalaman big data sebelumnya yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membangun dasar rekayasa data besar Anda dengan PySpark dan Databricks.