Data Pipeline mit Apache SparkModul 1: Grundlagen von Spark
  • Spark-Architektur und Komponenten
  • Unterschiede zwischen RDDs und DataFrames
  • Einsatzgebiete von Spark in Data Pipelines
Modul 2: Datenverarbeitung mit Spark
  • Transformation und Aggregation großer Datensätze
  • Integration von Spark in ETL-Prozesse
  • Optimierung von Spark-Jobs
Modul 3: Betrieb und Analyse
  • Monitoring von Spark-Anwendungen
  • Fehlerdiagnose und Performance-Tuning
  • Dokumentation von Spark-Pipelines