Кто такой Spark-разработчик в 2023 году. Обзор профессии ну и обучение платно и бесплатно.

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим профессию Spark-разработчик в 2023 году. Обучение можно провести сидя дома без ограничений. ЛЕТС ГОУ!

Кто такой Spark-разработчик?

В обязанности разработчика Apache Spark входит создание заданий Spark/Scala для агрегации и преобразования данных, создание модульных тестов для методов Spark helper и преобразований, написание документации в стиле Scaladoc по всему коду, а также проектирование конвейеров обработки данных.

Что делают Spark-разработчики в 2023 году?

Обязанности на примере одной из вакансий:

  • Разработка новых компонентов для вычислительного (Spark) и ETL (NiFi + Spark) слоев.
  • Развитие интерпретатора собственного высокоуровневого языка OTL для обработки данных.
  • Участие в проектировании архитектурных решений для развития всей платформы.
  • Code review коллег по команде.

Что должен знать и уметь Spark-разработчик? 

Требования к Spark-разработчикам:

  • Глубокие знания Scala.
  • Знания JVM.
  • Понимание принципов параллельной и распределенной обработки данных.
  • Знание Spark.

Востребованность и зарплаты Spark-разработчиков

На сайте поиска работы в данный момент открыто 772 вакансии, с каждым месяцем спрос на Spark-разработчиков растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой Spark-разработчика по всей России:

  • от 125 000 руб. – 96
  • от 215 000 руб. – 78
  • от 305 000 руб. – 41
  • от 400 000 руб. – 16
  • от 490 000 руб. – 6

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

  • от 170 000 руб. – 61
  • от 235 000 руб. – 53
  • от 305 000 руб. – 29
  • от 370 000 руб. – 19
  • от 440 000 руб. – 6

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

  • от 175 000 руб. – 14
  • от 250 000 руб. – 12
  • от 330 000 руб. – 7
  • от 410 000 руб. – 4
  • от 485 000 руб. – 2

Как стать Spark-разработчиком?

«😉Spark Developer» — OTUS

«Spark Developer» — OTUS

Стоимость на 2023 год: 70 000 ₽

Курс рассчитан на Data инженеров, желающих глубже изучить Spark, а попутно также Hadoop и Hive.

На курсе вы изучите следующие основные темы:

  • Hadoop (основные компоненты, дистрибутивы вендоров)
  • Архитектура HDFS
  • Архитектура YARN
  • Форматы данных
  • Spark
  • Spark Streaming и Flink
  • Hive
  • Оркестрация, Мониторинг и CI/CD

и т.д.

Научитесь применять все это на практике и закрепите с помощью интересных и сложных домашних заданий и выпускного проекта.

После прохождения курса вы сможете:

  • Использовать Hadoop для обработки данных
  • Взаимодействовать с его компонентами через консольные клиенты и API
  • Работать со слабоструктурированными данными в Hive
  • Писать и оптимизировать приложения на Spark
  • Писать тесты для Spark-приложений
  • Использовать Spark для обработки табличных, потоковых, гео-данных и даже графов
  • Настраивать CI и мониторинг Spark-приложений.

Программа обучения:

Модуль 1. Scala

  • Тема 1. Основы Scala
  • Тема 2. Сборка проектов на Scala

Модуль 2. Hadoop

  • Тема 3. Hadoop
  • Тема 4. HDFS
  • Тема 5. YARN
  • Тема 6. Форматы данных

Модуль 3. Spark

  • Тема 7. Архитектура приложения Spark
  • Тема 8. RDD/Dataframe/Dataset
  • Тема 9. Методы оптимизации приложений Spark
  • Тема 10. Написание коннекторов для Spark
  • Тема 11. Тестирование приложений Spark
  • Тема 12. Spark ML

Модуль 4. Streaming

  • Тема 13. Kafka
  • Тема Spark Streaming
  • Тема Structured Streaming
  • Тема 16. Flink – часть 1
  • Тема 17. Flink – часть 2
  • Тема 18. Q&A

Модуль 5. Apache Hive

  • Тема 19. Обзор Hive
  • Тема 20. HiveQL

Модуль 6. Обслуживающие системы

  • Тема 21. Оркестрация процессов обработки данных
  • Тема 22. Мониторинг и логирование для Spark-приложений
  • Тема 23. CI/CD для Spark и Hive

Модуль 7. Проектная работа

  • Тема 24. Выбор темы и организация проектной работы
  • Тема 25. Консультация по проектам и домашним заданиям
  • Тема 26. Защита проектных работ

Выпускной проект

В качестве выпускного проекта будет построена ETL-система на основе Hadoop, включающая в себя:

  • Загрузку данных из источников
  • Простой Data Lake на основе этих данных с использованием Hive
  • Лямбда-архитектуру для реалтайм-аналитики на основе Spark

После курса Вы:

  1. заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям, а также решение задач и проектов в виде кода на github и другие дополнительные материалы;
  2. получите сертификат о прохождении курса;
  3. получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (эту возможность получают самые успешные студенты).

«Анализ данных с Apache Spark» — ООО “УЦ КОММЕРСАНТ”

 «Анализ данных с Apache Spark» — ООО “УЦ КОММЕРСАНТ”

3-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение MLLib и построение графов Spark GraphX.

Программа курса:

  1. Обзор Apache Spark
    Архитектура Обзор компонентов Spark и их назначения
  2. Основные абстракции Apache Spark
    Трансформации и действия, Lazy Evaluation
  3. Знакомство с Dataframes
    Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe
  4. Знакомство со Spark RDD
    Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset
  5. Apache Spark SQL
  • Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL
  • Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
  • Spark SQL и Hadoop
  1. Работа с источниками данных
  • Ввод и вывод в Apache Spark
  • Работа с файлами и базами данных
  1. Производительность и параллелизм в Apache Spark
    Планы выполнения запроса: логические и физические
  2. Конфигурирование Apache Spark
    Принципы конфигурирования и основные настройки
  3. Spark Streaming
  • Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
  • Виды Spark Streams. Особенности исполнения streaming кода
  • Checkpoint в Spark Streaming
  1. GraphX
  • Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
  • Представление графов в GraphX. Операции с графами
  1. MLLib
  • Задачи машинного обучения и проблематика больших данных
  • Основные возможности Spark MLLib
  1. Обработка слабоструктурированных данных
  • Работа с JSON файлами и строками
  • Обработка информации, представленной в виде XML.

«Основы Apache Spark» — Luxoft Training

«Основы Apache Spark» — Luxoft Training

Курс дает представление об основах Apache Spark и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Рассматриваются как базовые возможности Spark (RDD), так и проекты, расширяющие их набор: Spark SQL, Spark Streaming, MLLib, Spark ML, GraphX.

Целевая аудитория:

Разработчики, архитекторы.

Цели:

  • Понимать ключевые концепции и архитектуру Spark;
  • Разрабатывать программы обработки данных как последовательности преобразований RDD;
  • Разрабатывать программы обработки данных на SQL;
  • Обрабатывать потоковые данные;
  • Использовать готовые алгоритмы машинного обучения и анализа графов;
  • Уметь переносить данные между Spark и внешними системами (Kafka, Cassandra).

Разбираемые темы:

  1. Основные концепции и архитектура Spark;
  2. Программирование с RDD;
  3. Использование RDD с парами ключ/значение;
  4. Загрузка и сохранение данных;
  5. Аккумуляторы и широковешательные переменные;
  6. Spark SQL, DataFrames, Datasets;
  7. Spark Streaming;
  8. Машинное обучение с использованием MLLib и Spark ML;
  9. Анализ графов с использованием GraphX.

После окончания курса выдаётся сертификат на бланке Luxoft Training.

Заключение

Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru