Разберётесь, где применяются большие данные, зачем нужен Apache Spark и как он помогает выполнять распределённую обработку данных быстрее и гибче, чем классический Hadoop MapReduce.

— Поймёте, что такое Big Data и в каких задачах используется Apache Spark.

— Разберётесь, чем Spark отличается от Hadoop MapReduce и почему он чаще применяется в современных data-проектах.

— Изучите экосистему Apache Spark и основные компоненты платформы.

— Освоите базовые принципы распределённых вычислений и обработки данных на кластере.

Изучите внутреннюю архитектуру Apache Spark и поймёте, как платформа распределяет вычисления между узлами кластера для быстрой обработки больших объёмов данных.

— Разберётесь в ролях Driver, Executor и Cluster Manager в архитектуре Spark.

— Поймёте принципы распределения задач и ресурсов между узлами кластера.

— Изучите концепцию DAG и механизм ленивых вычислений (Lazy Evaluation).

— Узнаете, как Spark строит план выполнения и обрабатывает данные на всех этапах вычислений.

Подготовите рабочее окружение для разработки на PySpark, установите необходимые компоненты и научитесь запускать распределённые вычисления на локальной машине.

— Настроите локальное окружение для работы с Apache Spark и PySpark.

— Установите Java, Apache Spark и необходимые Python-зависимости.

— Освоите работу со SparkSession как основной точкой входа в приложение Spark.

— Научитесь подключать библиотеки, запускать окружение и выполнять первые операции в PySpark.

Создадите своё первое приложение на PySpark, научитесь загружать данные, выполнять базовые преобразования и запускать задачи распределённой обработки.

— Напишете первое Spark-приложение на Python с использованием PySpark.

— Научитесь загружать данные из файлов и внешних источников.

— Освоите базовые операции обработки и преобразования данных.

— Запустите приложение, проанализируете результаты выполнения и проверите корректность обработки данных.

Изучите RDD (Resilient Distributed Dataset) — базовую структуру данных Apache Spark, и поймёте, как выполняется распределённая обработка данных на низком уровне.

— Разберётесь в устройстве распределённых коллекций данных и принципах работы RDD.

— Освоите основные преобразования (transformations) и действия (actions) при работе с RDD.

— Поймёте механизмы партиционирования данных и обеспечения отказоустойчивости в Spark.

— Закрепите знания на практике, выполняя обработку данных с использованием RDD.

Освоите работу со структурированными данными в Apache Spark: создание и изменение DataFrame, выполнение SQL-запросов, фильтрацию, агрегации и объединение данных.

— Научитесь работать со структурированными данными через DataFrame API.

— Освоите создание, изменение и преобразование DataFrame в PySpark.

— Научитесь выполнять SQL-запросы внутри Spark с помощью Spark SQL.

— Закрепите навыки фильтрации, агрегации и объединения данных на практических примерах.

Изучите типы данных и схемы в Apache Spark, научитесь работать со сложными структурами данных и корректно обрабатывать пропуски при подготовке данных к анализу.

— Разберётесь, как устроены схемы DataFrame и зачем они нужны для эффективной обработки данных.

— Изучите основные типы данных Spark и особенности их использования.

— Научитесь работать со вложенными структурами данных: массивами, структурами и сложными объектами.

— Освоите методы поиска и обработки пропущенных значений в DataFrame.

Освоите встроенные функции Apache Spark и научитесь выполнять преобразование, очистку и подготовку данных для последующего анализа и обработки.

— Изучите встроенные функции Spark для обработки и преобразования данных.

— Научитесь работать со строками, датами, временем, массивами и другими сложными типами данных.

— Освоите создание пользовательских функций (UDF) для решения нестандартных задач обработки данных.

— Научитесь очищать, преобразовывать и подготавливать данные для аналитики и дальнейших вычислений.

Научитесь работать с основными форматами данных в Apache Spark, выбирать оптимальный формат хранения и эффективно читать и записывать данные в распределённых системах.

— Изучите особенности работы с CSV, JSON и текстовыми файлами в Spark.

— Разберётесь в преимуществах форматов Parquet, ORC и Avro для хранения аналитических данных.

— Освоите чтение и запись данных в различных форматах с использованием DataFrame API.

— Поймёте принципы оптимизации хранения данных и повышения производительности аналитических систем.

Разберётесь в ключевых подходах к оптимизации производительности PySpark-приложений и научитесь находить узкие места, которые замедляют обработку данных.

— Поймёте разницу между узкими и широкими преобразованиями в Spark.

— Разберётесь, как shuffle влияет на производительность и почему он часто становится причиной замедлений.

— Научитесь анализировать узкие места в Spark-приложениях и находить проблемные этапы выполнения.

— Освоите подходы к ускорению вычислений: оптимизацию партиций, кэширование и снижение лишних shuffle-операций.

Изучите механизмы распределения данных в Apache Spark и научитесь управлять партициями для повышения производительности и эффективного использования ресурсов кластера.

— Поймёте принципы распределения данных между узлами и партициями в Spark.

— Освоите работу с partition, repartition и coalesce для управления распределением данных.

— Научитесь балансировать нагрузку между исполнителями и избегать перекоса данных (data skew).

— Разберётесь в способах минимизации shuffle-операций для ускорения обработки данных.

Разберётесь в стратегиях объединения данных в Apache Spark и научитесь выбирать оптимальный тип JOIN для обработки больших объёмов данных с минимальными затратами ресурсов.

— Изучите основные виды JOIN в Spark и особенности их применения в аналитических задачах.

— Освоите Broadcast JOIN и поймёте, в каких сценариях он позволяет значительно ускорить выполнение запросов.

— Научитесь оптимизировать объединение больших таблиц и снижать объём передаваемых данных между узлами кластера.

— Разберётесь в анализе производительности JOIN-операций и поиске узких мест в плане выполнения Spark-задач.

Изучите внутренние механизмы выполнения запросов в Apache Spark и поймёте, как Catalyst Optimizer оптимизирует SQL и DataFrame-операции для повышения производительности.

— Разберётесь в различиях между Logical Plan и Physical Plan при выполнении Spark-задач.

— Научитесь анализировать планы выполнения с помощью команды explain().

— Поймёте принципы работы Catalyst Optimizer и этапы оптимизации запросов.

— Освоите практические подходы к оптимизации SQL- и DataFrame-запросов для повышения производительности Spark-приложений.

Освоите механизмы кэширования и управления ресурсами в Apache Spark, которые позволяют ускорять выполнение задач и эффективно использовать вычислительные мощности кластера.

— Разберётесь в различиях между cache() и persist() и научитесь выбирать подходящий способ кэширования данных.

— Изучите механизм Checkpoint и сценарии повторного использования промежуточных результатов вычислений.

— Поймёте, как Spark управляет памятью исполнителей и распределяет ресурсы между задачами.

— Научитесь оптимизировать использование памяти и снижать затраты на повторные вычисления в Spark-приложениях.

Познакомитесь с потоковой обработкой данных в Apache Spark и научитесь строить системы, способные обрабатывать события в режиме реального времени.

— Разберётесь в принципах потоковой обработки данных и сценариях её применения.

— Изучите архитектуру Structured Streaming и её основные компоненты.

— Поймёте различия между Batch- и Streaming-подходами к обработке данных.

— Научитесь обрабатывать события в реальном времени и строить потоковые пайплайны на Apache Spark.

Освоите работу с Kafka и потоками данных в Apache Spark: подключение к брокеру сообщений, чтение событий, потоковые агрегации и обработку данных с учётом времени.

— Научитесь подключать Kafka к Spark и использовать её как источник потоковых данных.

— Освоите чтение потоковых сообщений и базовую обработку событий в Structured Streaming.

— Разберётесь, как выполнять потоковые агрегации и обновлять результаты по мере поступления новых данных.

— Научитесь работать с временными окнами и watermark для корректной обработки запаздывающих событий.

Познакомитесь с библиотекой Spark MLlib и научитесь строить масштабируемые модели машинного обучения для обработки больших объёмов данных.

— Изучите основные возможности Spark MLlib и её место в экосистеме Apache Spark.

— Научитесь подготавливать данные для задач машинного обучения: очистка, кодирование признаков и трансформация данных.

— Освоите алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации на практике.

— Научитесь строить полноценные ML Pipeline для автоматизации процессов обучения и применения моделей.

Научитесь интегрировать Apache Spark с внешними системами хранения и обработки данных: PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB и S3 для построения полноценных ETL-процессов.

— Освоите подключение Spark к PostgreSQL и ClickHouse для чтения и записи данных.

— Научитесь работать с MongoDB как с NoSQL-источником данных.

— Разберётесь в интеграции Spark с S3-совместимыми хранилищами.

— Построите ETL-процессы, объединяющие несколько источников и целевых хранилищ данных.

Освоите отладку и профилирование Spark-приложений, научитесь анализировать логи, работать со Spark UI и находить ошибки и узкие места в обработке данных.

— Научитесь анализировать логи Spark и понимать причины ошибок при выполнении задач.

— Освоите работу со Spark UI для мониторинга jobs, stages, tasks и использования ресурсов.

— Научитесь находить ошибки, зависания и узкие места в Spark-приложениях.

— Разберётесь в подходах к профилированию производительности и оптимизации приложений.

Познакомитесь с Delta Lake и современными подходами к хранению данных, которые позволяют обеспечивать надёжность, версионирование и контроль качества данных в аналитических платформах.

— Разберётесь в архитектуре и основных возможностях Delta Lake.

— Поймёте, как работает версионирование данных и механизм Time Travel.

— Изучите принципы ACID-транзакций в Data Lake и их преимущества для аналитических систем.

— Научитесь использовать Delta Lake для построения надёжных и воспроизводимых процессов обработки данных.

Научитесь работать со сложными структурами данных в Apache Spark: массивами, структурами и полуструктурированными данными, которые часто встречаются в реальных data-проектах.

— Освоите работу с массивами, структурами и вложенными полями в DataFrame.

— Научитесь обрабатывать полуструктурированные данные из JSON и других источников.

— Разберётесь, как извлекать, преобразовывать и нормализовать вложенные данные.

— Закрепите навыки на практических примерах подготовки сложных данных к аналитике.

Изучите best practices разработки на PySpark и получите практические чеклисты, которые помогут писать более надёжные, читаемые и производительные Spark-приложения.

— Освоите практики написания чистого и поддерживаемого кода для Spark-приложений.

— Разберёте рекомендации по оптимизации производительности PySpark-задач.

— Узнаете типовые ошибки при работе со Spark и способы их избежать.

— Сформируете чеклист проверки Spark-приложения перед запуском в продакшен.