Inleiding
Azure Databricks biedt een zeer schaalbaar platform voor gegevensanalyse en -verwerking met behulp van Apache Spark.
Spark is een flexibel platform dat ondersteuning biedt voor veel verschillende programmeertalen en API's. Door een Databricks-werkruimte in te stellen en Spark-clusters te implementeren, kunnen gebruikers eenvoudig gegevens opnemen uit verschillende bronnen zoals Azure Data Lake of Cosmos DB in Spark DataFrames. Binnen de interactieve Databricks-notebooks kunnen gebruikers complexe gegevenstransformaties uitvoeren met behulp van de DataFrame-API van Spark, waaronder bewerkingen zoals filteren, groeperen en aggregatie. De meeste gegevensverwerkings- en analysetaken kunnen worden uitgevoerd met behulp van de Dataframe-API , waar we ons in deze module op richten.
In deze module wordt het volgende behandeld:
- Beschrijf de belangrijkste elementen van de Apache Spark-architectuur.
- Een Spark-cluster maken en configureren.
- Gebruiksvoorbeelden voor Spark beschrijven.
- Spark gebruiken voor het verwerken en analyseren van gegevens die zijn opgeslagen in bestanden.
- Spark gebruiken om gegevens te visualiseren.