لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش راهنمای جامع Databricks برای مهندسی داده
- آخرین آپدیت
دانلود Complete Guide to Databricks for Data Engineering
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در این دوره، با تسلط بر Databricks به یک مهندس داده حرفهای تبدیل شوید. یاد بگیرید چگونه حجم عظیمی از دادهها را به صورت تخصصی دیباگ، پردازش و تحلیل کنید و راهکارهای مقیاسپذیر بسازید. مدرس دوره، Deepak Goyal، شما را در سفری عمیق برای درک نحوه عملکرد پلتفرم Databricks همراهی میکند. در این دوره، ترنسفورمیشنهای PySpark و Spark SQL در Databricks و همچنین نحوه خواندن و نوشتن DataFrame را بررسی خواهید کرد. علاوه بر این، با Delta Lake، بهینهسازی Joinها، زمانبندی نوتبوکها، مدیریت کلاستر، جریانهای کاری (Workflows) و موارد دیگر آشنا میشوید.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
معرفی دوره
Course introduction
پیشنیازها و دانستنیها
What you should know
1. معرفی Databricks
1. Introduction to Databricks
ایجاد کلاستر تکگرهای برای تمرین
Create a single-node cluster for practice
پلتفرم Databricks چیست؟
What is Databricks?
کار با محیط کاربری Databricks
Navigating the Databricks interface
آشنایی با نوتبوکهای Databricks
Introduction to Databricks notebooks
راهاندازی محیط کاری (Workspace) در Databricks
Setting up a Databricks workspace
2. شروع کار با Databricks
2. Getting Started with Databricks
درک سیستم فایل Databricks (DBFS)
Understanding the Databricks File System (DBFS)
مرور و بررسی دادهها در DBFS
Browse and explore data in DBFS
بارگذاری دادههای نمونه در DBFS
Load sample data in DBFS
3. خواندن دادهها با Databricks
3. Read Data with Databricks
مدیریت دادههای JSON تو در تو در Databricks
Handle nested JSON data in Databricks
استفاده از Schema برای خواندن فایل در Databricks
Use a schema to read a file in Databricks
درک مفهوم DataFrameها
Understand DataFrames
خواندن فایل Parquet در Databricks
Read a Parquet file in Databricks
خواندن فایل JSON در Databricks
Read a JSON file in Databricks
خواندن فایل CSV در Databricks
Read a CSV file in Databricks
4. ترنسفورمیشن PySpark در Databricks
4. PySpark Transformation in Databricks
افزودن یا حذف ستونها در PySpark
Add or remove columns in PySpark
مدیریت Timestampها در PySpark
Handle timestamp manipulation in PySpark
استفاده از UNION و DISTINCT در PySpark
Use UNION and DISTINCT in PySpark
مدیریت مقادیر Null در PySpark
Handle nulls in PySpark
دستکاری رشتهها (Strings) در PySpark
Manipulate strings in PySpark
استفاده از تابع select در PySpark
Use the select function in PySpark
استفاده از ترنسفورمیشنهای filter و where در PySpark
Use filter and where transformations in PySpark
استفاده از sortBy و orderBy در PySpark
Use sortBy and orderBy in PySpark
مدیریت تاریخها در PySpark
Handle date manipulation in PySpark
استفاده از groupBy و Aggregation در PySpark
Use groupBy and aggregation in PySpark
5. نوشتن DataFrame در Databricks
5. Write a DataFrame in Databricks
نوشتن DataFrame به صورت فایل در DBFS
Write a DataFrame as a file in DBFS
نوشتن DataFrame با استفاده از Partitioning
Write a DataFrame as using partitioning
6. استفاده از Spark SQL در Databricks
6. Spark SQL in Databricks
اسپارک SQL چیست؟
What is Spark SQL?
استفاده از ترنسفورمیشنهای Spark SQL
Use Spark SQL transformations
نوشتن DataFrame به عنوان جداول Managed در PySpark
Write DataFrames as managed tables in PySpark
ایجاد Viewهای موقت در Databricks
Create temporary views in Databricks
ایجاد Viewهای موقت سراسری (Global Temp) در Databricks
Create global temp views in Databricks
نوشتن DataFrame به عنوان جدول External در PySpark
Write a DataFrame as external table in PySpark
7. مفهوم Delta Lake و جداول Delta در Databricks
7. Delta Lake and Delta Tables in Databricks
سفر در زمان (Time Travel) با استفاده از Delta Lake
Time travel using Delta Lake
Delta Lake چیست و چه مزایایی دارد؟
What is Delta Lake and its benefits?
ایجاد جداول Delta
Create Delta tables
مدیریت عملیات DML در جداول Delta
Handle DML operations in Delta tables
8. بهینهسازی Joinها در Databricks
8. Join Optimizations in Databricks
مفهوم Bucketing در PySpark
Bucketing in PySpark
مدیریت انواع مختلف Join
Handle multiple types of join
بررسی Broadcast Join
Broadcast join
9. زمانبندی نوتبوک (Scheduling)
9. Scheduling the Notebook
Deepak بیش از سیزده سال تجربه فناوری اطلاعات و بیش از ده سال تجربه در زمینه های بزرگ دارد. دنیای داده دیپک به شرکتها کمک میکند تا کسبوکار خود را با معماری مبتنی بر داده و پلتفرمهای دادهای که از ابر مدیریت میشوند، توسعه دهند. دیپک عاشق نوشتن در مورد فناوریهای Azure مانند Data Factory، DataBricks و Snowflake Data Ware است. میتوانید در وبلاگ فنی با رتبهی بالای او، جایی که او توصیهها و بینشهایی را برای کمک به پیشرفت دیگران در این زمینه ارائه میدهد، و همچنین در YouTube و LinkedIn، جایی که او ویدیوهای آموزشی در Hadoop، pySpark، Azure و موارد دیگر تولید میکند، بیابید.
نمایش نظرات