PySpark voor Big Data

In de cursus PySpark voor Big Data leren de deelnemers Apache Spark vanuit Python te gebruiken.

Spark Architectuur

In de cursus PySpark voor Big Data komt aan de orde komt de architectuur van Spark, de Spark Cluster Manager en het verschil tussen Batch en Stream Processing.

Hadoop

Na een bespreking van het Hadoop Distributed File System wordt ingegaan op parallelle operaties and het werken met RDD's, Resilient Distributed Datasets. De configuratie van PySpark applicaties via SparkConf en SparkContext komt eveneens aan bod in de cursus PySpark voor Big Data.

MapReduce en SQL

Uitgebreid wordt ingegaan op de mogelijke operaties op RDD's waaronder map en reduce. Ook komt het gebruik van SQL in Spark aan de orde. De GraphX library wordt besproken en er wordt ingegaan op DataFrames. Verder komen iteratieve algorithmen aan de orde.

Mlib library

Tenslotte wordt in de cursus PySpark voor Big Data aandacht besteed aan machine learning met de Mlib library.

Doelgroep Cursus PySpark voor Big Data

De cursus PySpark voor Big Data is bedoeld voor developers en aankomende Data Analisten die Apache Spark willen leren gebruiken vanuit Python.

Voorkennis training PySpark voor Big Data

Om aan deze cursus deel te nemen is kennis enige ervaring met programmeren bevorderlijk voor de begripsvorming. Voorafgaande kennis van Python of big data handling met Apache Spark is niet nodig.

Uitvoering cursus PySpark voor Big Data

De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties. Illustratieve demo’s worden gebruikt om de behandelde concepten te verduidelijken. Er is voldoende gelegenheid om te oefenen en afwisseling van theorie en praktijk. De cursustijden zijn van 9.30 tot 16.30.

Certificering cursus PySpark voor Big Data

De deelnemers krijgen na het goed doorlopen van de cursus een officieel certificaat PySpark voor Big Data.

Modules

Module 1 : Python Primer

• Python Syntax
• Python Data Types
• List, Tuples, Dictionaries
• Python Control Flow
• Functions and Parameters
• Modules and Packages
• Comprehensions
• Iterators and Generators
• Python Classes
• Anaconda Environment
• Jupyter Notebooks

Module 2 : Spark Intro

• What is Apache Spark?
• Spark and Python
• PySpark
• Py4j Library
• Data Driven Documents
• RDD's
• Real Time Processing
• Apache Hadoop MapReduce
• Cluster Manager
• Batch versus Stream Processing
• PySpark Shell

Module 3 : HDFS

• Hadoop Environment
• Environment Setup
• Hadoop Stack
• Hadoop Yarn
• Hadoop Distributed File System
• HDFS Architecture
• Parallel Operations
• Working with Partitions
• RDD Partitions
• HDFS Data Locality
• DAG (Direct Acyclic Graph)

Module 4 : SparkConf

• SparkConf Object
• Setting Configuration Properties
• Uploading Files
• SparkContext.addFile
• Logging Configuration
• Storage Levels
• Serialize RDD
• Replicate RDD partitions
• DISK_ONLY
• MEMORY_AND_DISK
• MEMORY_ONLY

Module 5 : SparkContext

• Main Entry Point
• Executor
• Worker Nodes
• LocalFS
• SparkContext Parameters
• Master
• RDD serializer
• batchSize
• Gateway
• JavaSparkContext instance
• Profiler

Module 6 : RDD’s

• Resilient Distributed Datasets
• Key-Value pair RDDs
• Parallel Processing
• Immutability and Fault Tolerance
• Transformation Operations
• Filter, groupBy and Map
• Action Operations
• Caching and persistence
• PySpark RDD Class
• count, collect, foreach,filter
• map, reduce, join, cache

Module 7 : Spark Processing

• SQL support in Spark
• Spark 2.0 Dataframes
• Defining tables
• Importing datasets
• Querying data frames using SQL
• Storage formats
• JSON / Parquet
• GraphX
• GraphX library overview
• GraphX APIs

Module 8 : Broadcast and Accumulator

• Performance Tuning
• Serialization
• Network Traffic
• Disk Persistence
• MarshalSerializer
• Data Type Support
• Python’s Pickle Serializer
• DStreams
• Sliding Window Operations
• Multi Batch and State Operations

Module 9 : Algorithms

• Iterative Algorithms
• Graph Analysis
• Machine Learning API
• mllib.classification
• Random Forest
• Naive Bayes
• Decision Tree
• mllib.clustering
• mllib.linalg
• mllib.regression