Apache Spark: Transformações Avançadas e Processamento Distribuído
Quando pipelines de dados começam a consumir grandes volumes e alimentar sistemas analíticos ou aplicações, usar Spark de forma superficial deixa de ser suficiente. Profissionais passam a precisar estruturar transformações mais complexas, compreender o impacto de decisões técnicas e operar pipelines distribuídos de forma confiável.
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O curso Apache Spark – Transformações Avançadas e Processamento Distribuído foi desenvolvido para profissionais que já entendem os fundamentos do Spark e precisam atuar de forma mais autônoma na construção de pipelines de dados em escala. Neste nível, o foco está no uso avançado de transformações, joins, agregações, particionamento e integração com diferentes fontes de dados, sempre considerando o impacto dessas escolhas em performance e confiabilidade. O profissional desenvolve a capacidade de tomar decisões técnicas conscientes, atuando como Data Engineer Pleno em ambientes reais.
Módulos do Curso
- Tipos de joins no Spark Joins e combinações de dados em Spark
- Custos e impactos dos joins distribuídos Joins e combinações de dados em Spark
- Erros comuns em grandes volumes de dados Joins e combinações de dados em Spark
- Partições e paralelismo Particionamento e controle de dados
- Repartition e coalesce Particionamento e controle de dados
- Distribuição eficiente de dados Particionamento e controle de dados
- Arquivos, bancos e data lakes Integração com fontes de dados
- Spark SQL Integração com fontes de dados
- Leitura incremental e escrita otimizada Integração com fontes de dados
- Monitoramento de jobs Operação e monitoramento básico
- Interpretação de falhas Operação e monitoramento básico
- Boas práticas operacionais Operação e monitoramento básico
Confira tudo que voce vai dominar neste curso.
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