64%

برمجة شرارة في Python باستخدام Apache Spark 3

التصنيف:
موجود در انبار

10 $

إذا كنت تتطلع إلى توسيع معرفتك في هندسة البيانات أو كنت ترغب في زيادة محفظتك عن طريق إضافة برمجة شرارة إلى مهاراتك ، فأنت في المكان المناسب. ستساعدك هذه الدورة التدريبية على فهم برمجة الشرارة وتطبيق هذه المعرفة لبناء حلول هندسة البيانات. هذه الدورة هي مثال للبحث عن نهج يشبه العمل. سنتخذ نهج البرمجة الحية وشرح جميع المفاهيم اللازمة على طول الطريق.
في هذه الدورة ، سنبدأ بمقدمة سريعة عن شرارة Apache ، ثم نضبط بيئتنا عن طريق تثبيت واستخدام Apache spark. بعد ذلك ، سنتعرف على نموذج تنفيذ الشرارة والهندسة المعمارية ، وعن نموذج برمجة شرارة وتجربة المطور. بعد ذلك ، سنغطي أساس شرارة API الهيكلية ثم نبدأ في مصادر البيانات ونغوص فيها.
ثم نقوم بتغطيتنا. سنقوم أيضًا بتغطية المجموعات في شرارة أباتشي وفي النهاية تغطينا.
بنهاية هذه الدورة ، ستكون قادرًا على إنشاء حلول هندسة البيانات باستخدام Python Structured API.
جميع الموارد لهذه الدورة متاحة على https://github.com/packtpublishing/spark-programming-in-python-for-beginners-with-apache-spark-3

العنوان الرئيسي: برمجة Spark في Python للمبتدئين باستخدام Apache Spark 3

مواضيع الدورة:

تقديم Apache Spark:
تاريخ البيانات الضخمة والتمهيدي
فهم المناظر الطبيعية لبحيرة البيانات
ما هو اباتشي سبارك – مقدمة ونظرة عامة
تثبيت Apache Spark واستخدامه:
بيئات تطوير شرارة
مستخدمو Mac – سطر أوامر Apache Spark محليًا REPL
مستخدمو Windows – سطر أوامر Apache Spark محليًا REPL
مستخدمو Mac – Apache Spark في IDE – PyCharm
مستخدمو Windows – Apache Spark في IDE – PyCharm
Apache Spark in the Cloud – مجتمع Databricks وأجهزة الكمبيوتر المحمولة
أباتشي سبارك في أناكوندا – دفتر جوبيتر
نموذج تنفيذ شرارة وهندسة معمارية:
طرق التنفيذ – كيفية تشغيل برامج Spark؟
نموذج المعالجة الموزعة Spark – كيف يعمل التطبيق الخاص بك؟
أوضاع تنفيذ شرارة ومديري المجموعات
ملخص نماذج تنفيذ الشرارة – متى تستخدم ماذا؟
العمل مع PySpark Shell – Demo
تثبيت Multi-node Spark Cluster – Demo
العمل مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة في الكتلة – عرض
العمل مع Spark Submit – Demo
ملخص
نموذج برمجة Spark وتجربة المطور:
قم بإنشاء تكوين بناء مشروع Spark
تكوين تقارير تطبيق Spark Project
قم بإنشاء جلسة Spark
تكوين جلسة شرارة
التعريف بإطار عمل البيانات
أقسام وإطارات بيانات قابلة للتنفيذ
التطورات وأعمال الشرارة
خطوات ومهام وظائف سبارك
افهم خطتك التنفيذية
برنامج اختبار وحدة الشرارة
التقريب
مؤسسة Spark Structured API:
تقديم Spark API
تقديم Spark RDD API
العمل مع Spark SQL
محرك شرارة SQL ومحسن محسن
ملخص
مصادر البيانات والمغاسل شرارة:
مصادر البيانات والمغاسل شرارة
واجهة برمجة تطبيقات Spark DataFrameReader
اقرأ ملفات CSV و JSON و Parquet
تكوين مخطط DataFrame شرارة
واجهة برمجة تطبيقات Spark DataFrameWriter
كتابة البيانات وإدارة التخطيط
قواعد بيانات وجداول سبارك
العمل مع جداول Spark SQL
تغيير قاعدة بيانات Spark وقاعدة البيانات:
مقدمة في تحويل البيانات
العمل مع صفوف Dataframe
صف إطار البيانات واختبار الوحدة
صفوف إطار البيانات والبيانات غير المهيكلة
العمل مع أعمدة Dataframe
إنشاء واستخدام UDF
تغييرات متنوعة
التجمعات في Apache Spark:
تكامل تنسيق البيانات
تجميعات التجميع
مجموعات النوافذ
الانضمام إلى Spark Dataframe:
غموض اتصالات إطار البيانات وأسماء الأعمدة
التوصيلات الخارجية في Dataframe
شرارة داخلية وخلط
تحسين الصلات الخاصة بك
تنفيذ وصلات الجرافة
استمر في التعلم:
الكلمة الأخيرة

برمجة شرارة في Python باستخدام Apache Spark 3


شراء دورة تعلم برمجة شرارة في Python باستخدام Apache Spark 3
بالعملات المشفرة ( كريبتو كرنسي ) مثل: البيتكوين ، والإيثيريوم ، واليثر ، وغيرها

بر اساس 0 دیدگاه

0.0 امتیاز نهایی
0
0
0
0
0

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “برمجة شرارة في Python باستخدام Apache Spark 3”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.