Introduzione
Azure Databricks offre una piattaforma altamente scalabile per l'analisi e l'elaborazione dei dati tramite Apache Spark.
Spark è una piattaforma flessibile che supporta molti linguaggi di programmazione e API diversi. Configurando un'area di lavoro di Databricks e distribuendo cluster Spark, gli utenti possono inserire facilmente dati da varie origini come Azure Data Lake o Cosmos DB in Spark DataFrames. All'interno dei notebook interattivi di Databricks, gli utenti possono eseguire trasformazioni di dati complessi usando l'API DataFrame di Spark, che include operazioni come il filtro, il raggruppamento e l'aggregazione. La maggior parte delle attività di elaborazione e analisi dei dati può essere eseguita usando l'API Dataframe, ovvero l'argomento centrale di questo modulo.
Contenuto del modulo:
- Descrivere gli elementi chiave dell'architettura di Apache Spark.
- Creare e configurare un cluster Spark.
- Descrivere i casi d'uso per Spark.
- Usare Spark per elaborare e analizzare i dati archiviati nei file.
- Usare Spark per visualizzare i dati.