Azure Databricks에서 Apache Spark를 활용한 데이터 엔지니어링

조직은 방대한 양의 데이터로 넘쳐나고 있으며, 이 정보를 효율적으로 처리하는 능력은 오늘날 기술 분야에서 가장 수요가 많은 기술 중 하나입니다. 이 과정은 Azure Databricks 플랫폼에서 Apache Spark를 사용하여 빅 데이터 엔지니어링의 기본 사항을 소개합니다. 여러분은 기본적인 빅 데이터 개념을 이해하는 것에서 클라우드 기반 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 것으로 나아가게 될 것입니다. 명확한 서면 설명과 구조화된 코드 예제를 통해 Spark 쿼리를 작성하고, 스트리밍 데이터를 처리하며, 최신 Delta Lake 아키텍처를 구현하고, 실제 기술 면접을 준비하는 방법을 배우게 됩니다. What you'll learn: - Apache Spark의 기본 아키텍처와 Azure Databricks와의 통합 방식을 이해합니다. - Spark SQL 및 DataFrames를 사용하여 대규모 데이터 세트를 로드, 정리 및 변환합니다. - 클라우드 환경 내에서 Spark 클러스터를 구성하고 관리합니다. - 실시간 데이터 피드를 처리하기 위해 구조화된 스트리밍을 구현합니다. - 신뢰할 수 있고 트랜잭션이 가능한 데이터 레이크를 구축하기 위해 Delta Lake 원칙을 적용합니다. - Spark 및 빅 데이터 엔지니어링과 관련된 일반적인 기술 면접 질문을 해결하는 연습을 합니다. 이 과정은 필수적인 빅 데이터 용어 및 클라우드 클러스터 설정으로 시작하여 데이터 조작, 스트리밍 및 최적화 기술로 넘어갑니다. 여러분은 단계별로 기술을 구축하도록 설계된 서면 가이드, 아키텍처 설명 및 실용적인 코드 스니펫을 통해 학습하게 됩니다. 이 과정은 빅 데이터 초보자, 데이터 엔지니어를 지망하는 사람, 그리고 클라우드 기반 데이터 처리로 전환하고자 하는 분석가를 위해 설계되었습니다. Apache Spark 또는 Azure에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 클라우드 데이터 엔지니어링 여정을 시작하세요.