PYSPARK - PROCESSAMENTO DE DADOS

Formador arendall
Categorias Best of, Big Data e Analytics, PRO
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A formação PySpark – Processamento de Dados é ideal para profissionais que trabalham com grandes volumes de dados e pretendem dominar o processamento distribuído utilizando Python com Apache Spark. Durante 3 dias, os participantes aprendem o funcionamento do ecossistema Hadoop, compreendem a arquitetura do Spark, manipulam dados com DataFrames e Spark SQL, aplicam algoritmos de Machine Learning com MLlib e trabalham com dados em tempo real através de Spark Streaming. Com uma forte componente prática, esta formação capacita para desenvolver pipelines de dados escaláveis e de alto desempenho em ambientes locais, distribuídos ou cloud.

Objetivos

Descrever o princípio de funcionamento do Spark.
Utilizar a API PySpark para interagir com o Spark em Python.
Implementar métodos de Machine Learning com a biblioteca MLlib do Spark.
Tratar fluxos de dados com o Spark Streaming.
Manipular dados com o Spark SQL.

Duração

3 dias

Programa

INTRODUÇÃO AO HADOOP

• A era do Big Data

• Arquitetura e componentes da plataforma Hadoop

• HDFS

• NameNode / DataNode / ResourceManager

• MapReduce e YARN

INTRODUÇÃO AO SPARK

• O que é o Spark?

• Spark vs MapReduce

• Funcionamento

• RDD
• DataFrames
• Data Sets

• Como interagir com o Spark?

• PySpark: programar com Spark em Python

INSTALAÇÃO DO SPARK

• Numa infraestrutura distribuída

• Em local

• Em Cloud (apresentação com Amazon AWS e Microsoft Azure)

SPARK PARA MANIPULAÇÃO DE DADOS – PYSPARK

• Utilização de SparkSQL e de DataFrames para manipular dados

• Carregar dados a partir do Hadoop, de ficheiros CSV, texto, JSON

• Transformar dados (criação de DataFrames, adição de colunas, filtros)

Exemplo de trabalhos práticos:

• Carregamento e alteração de dados com Spark e PySpark

UTILIZAÇÃO DE SPARK.ML PARA MACHINE LEARNING

• Aprendizagem supervisionada

• Florestas aleatórias com Spark

• Implementação de uma ferramenta de recomendação

• Tratamento de dados textuais

• Automatizar as análises com pipelines

SPARK STREAMING

• Introdução ao Spark Streaming

• A noção de “DStream”

• Principais fontes de dados

• Utilização da API

• Manipulação dos dados

SPARK SQL

• Introdução ao Spark SQL

• Criação de DataFrames

• Manipulação de DataFrames (operações básicas, agregações e groupBy, missing data)

• Carregamento e armazenamento de dados (com Hive, JSON)

GRAPHX E GRAPHFRAMES

• Apresentação do GraphX

• Princípio de criação de grafos

• API GraphX

• Apresentação do GraphFrames

• GraphX vs GraphFrames

Formador

Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.

Objetivos da formação

Descrever o princípio de funcionamento do Spark.
Utilizar a API PySpark para interagir com o Spark em Python.
Implementar métodos de Machine Learning com a biblioteca MLlib do Spark.
Tratar fluxos de dados com o Spark Streaming.
Manipular dados com o Spark SQL.

Duração da formação