Databricks Performance Optimization - Japanese
このコースでは、SparkとDelta Lakeを使用してワークロードと物理レイアウトを最適化する方法と、Spark UIを分析してパフォーマンスを評価し、アプリケーションをデバッグする方法を学びます。ストリーミング、リキッドクラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonなどのトピックについて説明します。
注：このコースは「Advanced Data Engineering with Databricks」コースの一部です。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコンテンツは以下のようなスキル、知識、能力のある受講者向けに開発されています。
Databricksを使用して基本的なコード開発タスクを実行する能力 (クラスターの作成、ノートブックでのコードの実行、基本的なノートブック操作の使用、GitからのReposのインポートなど)
PySparkの中級レベルのプログラミング経験
さまざまなファイル形式やデータソースからデータを抽出
いくつかの一般的な変換を適用してデータをクリーンアップする
高度な組み込み関数を使用して複雑なデータの形状変換と操作を行う
Delta Lakeを使用した中級レベルのプログラミング経験 (テーブルの作成、完全更新と増分更新の実行、ファイルの圧縮、以前のバージョンの復元など)
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