Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Explore les techniques pour accélérer les analyses de flux de données et discute de l'importance de l'ordonnancement des nœuds et de la traversée post-commande.
Explore les inefficacités de traduction, les optimisations, les fonctions de levage, la conversion de fermeture et les concepts d'analyse de flux de données tels que les expressions disponibles et les variables en direct.
Explore l'analyse de flux de données pour l'optimisation, y compris la résolution d'équations, les variables en direct, l'atteinte de définitions et les expressions très occupées.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
