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Apache Spark Advanced Topics E-Learning Kurs

Apache Spark Advanced Topics E-Learning Kurs

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Apache Spark Advanced Topics E-Learning Ausbildung

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Kursinhalt

Spark RDDs

Course: 1 Hour, 13 Minutes

  • Course Introduction
  • Review of Spark Stack
  • Defining Lazy Evaluation
  • Examining RDD Lineage
  • Pre-partitioning RDDs
  • Storing RDDs in Serialized Form
  • Performing Numeric Operations
  • Creating Custom Accumulators
  • Optimizing Broadcasts
  • Piping to External Applications
  • Tuning Garbage Collection
  • Performing Batch Importing
  • Determining Memory Consumption
  • Tuning Data Structures
  • Minimizing Memory Usage of Reduce Tasks
  • Setting the Levels of Parallelism

Data Frames and Spark SQL

Course: 43 Minutes

  • Creating DataFrames
  • Interoperating with RDDs
  • Examining the Load and Save Functions
  • Reading and Writing Parquet Files
  • Using JSON Dataset as a DataFrame
  • Reading and Writing Data in Hive Tables
  • Reading and Writing Data Using JDBC
  • Running Thrift JDBC/ODBC Server

Practice: Tuning Spark

Course: 9 Minutes

Spark Streaming

Streaming Analytics

Course: 54 Minutes

  • Course Introduction
  • Examining Discretized Streams
  • Ingesting TCP Socket Input Streams
  • Reading File Input Streams
  • Receiving Akka Actor Input Streams
  • Consuming Kafka Input Streams
  • Ingesting Flume Input Streams
  • Setting Up Kinesis Input Streams
  • Configuring Twitter Input Streams
  • Implementing Custom Input Streams
  • Describing Receiver Reliability

Transformations on DStreams

Course: 1 Hour, 19 Minutes

  • Using UpdateStateByKey Operations
  • Performing Transform Operations
  • Performing Window Operations
  • Performing Join Operations
  • Using Output Operations on DStreams
  • Using Data Frames and SQL Operations
  • Using Learning Algorithms with MLlib
  • Persisting Stream Data in Memory
  • Enabling and Configuring Checkpointing
  • Deploying Applications
  • Monitoring Applications
  • Reducing Batch Processing Times

Performance Tuning

Course: 19 Minutes

  • Setting Batch Intervals
  • Tuning Memory Usage
  • Examining the Semantics of Fault Tolerance

Practice: Transformations on Dstreams

Course: 6 Minutes

  • Exercise: Perform Transformations on DStreams

Machine Learning with MLlib

Course: 1 Hour, 12 Minutes

  • Course Introduction
  • Describing Data Types
  • Examining Basic Statistics
  • Exploring Linear SVMs
  • Performing Logistic Regression
  • Using Naive Bayes
  • Creating Decision Trees
  • Using Collaborative Filtering with ALS
  • Clustering with K-means
  • Clustering with Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • Analyzing with Frequent Pattern Mining

GraphX

Course: 57 Minutes

  • Examining the Property Graph
  • Exploring the Graph Operators
  • Performing Analytics with Neighborhood Aggregation
  • Messaging with Pregel API
  • Building Graphs
  • Examining Vertex and Edge RDDs
  • Optimizing Representation Through Partitioning
  • Measuring Vertices with PageRank

R and Spark

Course: 37 Minutes

  • Installing SparkR
  • Running SparkR
  • Using Existing R Packages
  • Exposing RDDs as Distributed Lists
  • Interoperating with DataFrames
  • Using Parquet Files
  • Running on a Cluster

Practice: Use MLlib

Course: 10 Minutes

  • Exercise: Use MLlib
Unterrichtsdauer 7;42 Stunde
Sprache Englisch
Online-Zugang 365 Tage
Teilnahmeurkunde Ja
Preisgekröntes Online-Training Ja

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Bewertung der Schüler

Springest: 8.9, Edubookers: 8.5

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