Treinamento Apache Spark com Python para Desenvolvedores
- Publicado em Apache Hadoop
Sobre o Treinamento - Curso
O curso ou treinamento Apache Spark com Python para desenvolvedores foi desenvolvido para que os alunos possam após o treinamento ser capaz de construir aplicações de Big Data usando uma das tecnologias mais modernas para processamento massivo o Spark, são abordados conhecimentos de arquitetura e ecossistemas fundamentais para a programação com a linguagem Python e o Framework de código aberto Apache Spark. Entender os principais conceitos e fluxo de trabalho de implementação, dominar tópicos avançados de manipulação de RDDs, saber escrever scripts Spark com acesso a HDFS, Hive, HBase e interações com outros projetos do ecossistema Hadoop necessários para a análise de dados. Saber fazer uso de motores de processamento e desenvolver soluções que utilizam componentes em todo hub de dados da empresa. Ser capaz de construir aplicativos usando Apache Spark para processamento de stream combinando dados históricos com dados de streaming, através de análises interativas em tempo real.
Turmas Somente inCompany
Conteúdo Programático
Conceitual Big Data e Spark
- Visão geral sobre Hadoop.
- Características do Hadoop.
- Sistema distribuído de arquivos.
- Ecossistema Hadoop.
- Quem usa o Hadoop.
- Cases do uso Hadoop.
- Uso de Hadware comum.
- Distribuições do Hadoop (Cloudera X Hortonworks X Apache).
- Free Software(GLP) X Open Source(BSD e Apache)
Introdução a Linguagem Python
- O que é Python?
- Apresentando Python.
- Instalando Python.
- Escrevendo scripts Python
- Basico em Python.
- Tipos Básicos Python.
- Definindo Funções.
- IDE para Python.
Programando em Python e Jython
- Declaração método.
- Literais.
- Listas.
- Tuplas.
- Opções.
- Maps.
- Palavras reservadas.
- Operadores.
- Regras de precedência.
- If, While Loops, Do-While Loops.
- Operadores condicionais.
- Pattern Matching.
- Enumerações.
Programação Funcional em Python
- O que é programação funcional?
- Literais funcionais e Closures.
- Recursão.
- Tail Calls.
- Estruturas de Dados Funcionais.
- Parâmetros das Funções implícitas.
- Chamada por nome.
- Chamada por Valor.
Instalação do Apache Spark
- Instalando o Spark.
- Modos do Spark.
- Standalone Cluster.
Primeiros passos em Apache Spark
- Invocando Spark Shell.
- Criando o Contexto Spark.
- Carregando um arquivo no Shell.
- Realizando algumas operações básicas em arquivos em Spark Shell.
- Construindo um Projeto com sbt.
- Executando o Projecto Spark com sbt.
- Caching Overview, Persistência Distribuído.
- Spark Streaming Overview.
- Exemplo: Streaming Word Count.
RDD - Resilient Distributed Dataset
- Transformações no RDD.
- Ações em RDD.
- Carregando dados em RDD.
- Salvando dados através RDD.
- Key-Value Pair RDD.
- MapReduce e Operações RDD Pair.
- Integração Python e Hadoop.
- Arquivos de seqüência.
- Usando Partitioner e seu impacto na melhoria do desempenho.
Formatos de Armazenamento
- Trabalhando arquivos CSV com Spark.
- Trabalhando arquivos JSON com Spark.
- Trabalhando arquivos XML com Spark.
- Parsing XML com Spark RDD.
- Introdução ao Apache Kudu.
- Trabalhando com arquivos Kudu.
- Introdução ao Apache ORC.
- Trabalhando com arquivos ORC.
- Introdução ao Apache Parquet.
- Trabalhando com arquivos Parquet.
Apache Spark com SQL e Hadoop Hive
- Arquitetura Analyze Hive.
- Arquitetura Spark SQL.
- Analyze Spark SQL.
- Context em Spark SQL.
- Integrando Hive e Spark SQL.
Apache Spark com HBase
- Arquitetura HBase.
- Integrando Hive com HBase.
- Spark-HBase Connector.
- HBase com Spark Dataframe.
- Integrando HBase e Spark SQL.
- Lendo tabelas HBase com Spark.
- Gravando em tabelas HBase com Spark.
Apache Spark e Pentaho
- Overview da Pentaho Business Intelligence e Analytics.
- Pentaho Data Integration e AEL - Adaptative Execution Layer.
- Orquestrando Apache Spark com Pentaho Data Integration.
- Data Visualization.
Carga Horária:
- 32 Horas.
Pré-requisitos dos Participantes:
- Conhecimento em Programação Java ou alguma linguagem com Orientação Objeto.
- Noções de Big Data.
- Conhecimento de Banco de Dados e SQL.
- Conhecimento Básico de Linux.
- Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
- O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
- Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos mínimos de hardware:
- Memória RAM : 8GB.
- Espaço em Disco: 10GB.
- Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
- deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
- Sistemas Operacionais:Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox.
- Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/ ).
- Obs. Equipamentos com menos que 8GB de Memória RAM ( Entre 5GB e 8GB) podem passar por lentidão nas atividades de uso de maquinas virtuais simultâneas no treinamento. Equipamentos com 4GB ou inferior não funcionarão para o treinamento.
Material
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
- Todos os softwares Apache Spark e Python e acessórios na sua última versão estável.
- Material próprio em Português do Brasil.
- Apresentações ( slides do treinamento ) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
- Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
- Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
- Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
- Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.
Metodologia
- Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas
Diferenciais da Ambiente Livre.
A Ambiente Livre tem 19 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.
3.535 profissionais capacitados em 325 turmas ministradas.
Atuação global, 807 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.
Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.
Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.230 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.
Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.
Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.
Inscrições, Informações e Valores