آموزش ساخت خط لوله‌های ETL با PySpark - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

استفاده از PySpark برای ETL Using PySpark for ETL

• مقایسه PySpark در مقابل Pandas و ETL مبتنی بر SQL PySpark vs. Pandas vs. SQL-based ETL

• اجرای اولین نوت‌بوک PySpark Running Your First PySpark Notebook

استخراج داده‌ها از منابع مختلف Extracting Data from Multiple Sources

• خواندن داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار Reading Structured and Unstructured Data

• اتصال به پایگاه‌های داده و فضای ذخیره‌سازی ابری Connecting to Databases and Cloud Storage

• استراتژی‌های استخراج بهینه: استخراج دسته‌ای در مقابل افزایشی Efficient Data Extraction Strategies: Batch vs. Incremental Extraction

تبدیل و پاک‌سازی داده‌ها Data Transformation and Cleaning

• تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها در PySpark Data Cleaning Techniques in PySpark

• تبدیل داده‌ها با استفاده از Joins و Aggregations Transforming Data with Joins and Aggregations

• استفاده از توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) در PySpark Using User-defined Functions in PySpark

• تکنیک‌های بهینه‌سازی برای ETL در PySpark Optimization Techniques for PySpark ETL

بارگذاری بهینه داده‌ها Loading Data Efficiently

• نوشتن داده‌ها در مقصدهای مختلف Writing Data to Various Destinations

• پیاده‌سازی به‌روزرسانی‌های افزایشی Implementing Incremental Updates

اتوماسیون و مدیریت خط لوله‌های ETL Automating and Orchestrating ETL Pipelines

• زمان‌بندی عملیات ETL Scheduling ETL Jobs

• ساخت خط لوله‌های مقاوم و منعطف Building Resilient Pipelines

• سیستم‌های ETL بلادرنگ و مانیتورینگ Real-time ETL and Monitoring