PySpark in Action: Hands-on Data Processing is a foundational course designed to help you begin working with PySpark and distributed data processing. You will explore the essential concepts of Big Data, Hadoop, and Apache Spark, and gain practical experience using PySpark to process and analyze large datasets. Through hands-on exercises, you will work with RDDs, DataFrames, and SQL queries in PySpark, giving you the skills to manage data at scale.
PySpark in Action: Hands-On Data Processing
PySpark in Action: Hands-On Data Processing
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung PySpark for Data Science
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explore the fundamental concepts of Big Data and the components of the Hadoop ecosystem.
Explain the architecture and key principles of Apache Spark and its role in big data processing.
Utilize RDD transformations and actions to effectively process large-scale datasets with PySpark.
Execute advanced DataFrame operations, including data manipulation and aggregation techniques.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: RDD Transformations
- Kategorie: Advanced DataFrame Operations
- Kategorie: SQL Querying with PySpark
- Kategorie: Data Engineering
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2024
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17 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung PySpark for Data Science
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
This module introduces you to the fundamental concepts of Big Data and Hadoop. You will explore the Hadoop ecosystem, its components, and the Hadoop Distributed File System (HDFS), setting the foundation for understanding big data processing and storage solutions.
Das ist alles enthalten
15 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dive into the core of PySpark by learning about Resilient Distributed Datasets (RDDs). This module covers the fundamentals of RDDs, how they work, and their key transformations and actions, enabling efficient distributed data processing in PySpark.
Das ist alles enthalten
25 Videos4 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
This module covers the creation and manipulation of DataFrames in PySpark. You will learn how to perform basic and advanced operations, including aggregation, grouping, and handling missing data, with a focus on optimizing large-scale data processing tasks.
Das ist alles enthalten
22 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, you will explore the SQL capabilities of PySpark. Learn how to perform CRUD operations, execute SQL commands, and merge and aggregate data using PySpark SQL. You'll also discover best practices for using SQL with PySpark to enhance data workflows.
Das ist alles enthalten
28 Videos4 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
This module is meant to test how well you understand the different ideas and lessons you've learned in this course. You will undertake a project based on these PySpark concepts and complete a comprehensive quiz that will assess your confidence and proficiency in Data Processing with PySpark.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Häufig gestellte Fragen
You will need access to a computer with Python and Apache Spark installed. Detailed setup instructions will be provided at the beginning of the course.
This course is designed for individuals new to big data and PySpark, providing a solid foundation to start working with distributed data processing.
While prior SQL knowledge is beneficial, it is not mandatory. The course will introduce SQL concepts as they relate to PySpark and provide practice with SQL queries.