Planen und Ausführen von PySpark-Jobs für skalierbare Pipelines

Das Management von Daten-Workflows im großen Maßstab erfordert mehr als nur das Schreiben von Code. Es erfordern robuste Automatisierungs-, Überwachungs- und Ausführungsstrategien. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie von lokalen PySpark-Skripten zu vollautomatisierten, robusten Datenpipelines übergehen, die zuverlässig in Produktionsumgebungen laufen. Sie lernen, Ihre Daten-Workflows zu orchestrieren, Abhängigkeiten zu verwalten und Fehler anmutig zu behandeln. Nach Abschluss dieses Kurses können Sie produktionsbereite PySpark-Pipelines mit branchenüblichen Tools und Cloud-Umgebungen entwerfen, planen und überwachen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von PySpark-Jobs und deren Ausführung in verteilten Umgebungen. - Konfigurieren und schreiben Sie Airflow DAGs, um komplexe PySpark-Daten-Workflows zu orchestrieren. - Bereitstellen und Ausführen von PySpark-Jobs auf Cloud-Plattformen und verwalteten Spark-Services. - Implementieren Sie moderne Protokollierungs-, Überwachungs- und Alarmierungspraktiken, um Pipeline-Fehler frühzeitig zu erkennen. - Wenden Sie Best Practices für die Ressourcenzuordnung, Datenpartitionierung und Leistungsoptimierung in der Produktion an. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und legt die Schlüsselterminologie fest, bevor er sich der praktischen Pipeline-Orchestrierung, den Planungsmustern und den Cloud-Bereitstellungsstrategien widmet. Sie entwickeln sich von der grundlegenden Auftragsausführung zur Verwaltung mehrstufiger Abhängigkeits-Workflows. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ein grundlegendes Verständnis von Python und Spark haben und lernen möchten, wie sie ihre Datenverarbeitung in der Produktion automatisieren und skalieren können. Es sind keine Vorkenntnisse mit Orchestrierungstools erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung robuster, automatisierter Datenpipelines.