A Pós-Graduação em Processamento Distribuído com Plataformas Modernas de Dados da DSA é um programa de extensão Lato Sensu para quem deseja buscar especialização no processamento distribuído de dados com o Apache Spark e Databricks. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Apache Spark e Databricks 4.0, incluindo os cursos de bônus.
Neste artigo, vamos explorar as capacidades do PySpark, bem como sua relação com a Linguagem SQL.
O Apache Spark, uma das ferramentas de processamento de dados mais populares da atualidade, é amplamente reconhecido pela sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e tarefas computacionais intensivas. Mas, será que ele é adequado como uma ferramenta ETL?
O Apache Spark é um framework de processamento de dados de código aberto (open-source) que pode ser usado para realizar processamento e análise de Big Data e operações de aprendizado de máquina (Machine Learning). É conhecido por sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados de maneira rápida e eficiente.
Este é o oitavo de uma série de artigos aqui no Blog da DSA sobre um dos melhores frameworks para processamento de dados de forma distribuída, o Apache Spark e sua utilização na nuvem com Databricks.
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Existem três interfaces principais do Apache Spark que você deve conhecer. Confira o terceiro artigo da série!
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