Aparche Spark streaming con Python y PySpark
Agrega Spark Streaming a tu proyectos de Machine Learning y Data Science
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Feb 2019
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What you will learn
Resumen general de la arquitectura de Apache Spark.
Se capaz de trabajar con la abstracción principal de Apache Spark, RDDs o conjuntos de datos distribuidos y resilientes, para procesar y analizar grandes conjuntos de datos.
Desarrollar aplicaciones Apache Spark 2.0, utilizando transformaciones y acciones en RDD y Spark SQL.
Escalar aplicaciones Spark a un clúster Hadoop YARN a través del servicio Elastic MapReduce de Amazon.
Analizar datos estructurados y semiestructurados utilizando conjuntos de datos (Datasets) y Dataframes, y entender a detalle el funcionamiento de Spark SQL.
Compartir información a través de diferentes nodos en un clúster de Apache Spark, mediante variables de difusión y acumuladores.
Técnicas avanzadas para optimizar y mejorar, trabajos de Apache Spark mediante el particionado, almacenamiento en caché y la persistencia de RDDs.
Buenas prácticas de trabajo con Apache Spark
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1/18/2019
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11/20/2019
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