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Curso de Spark: Buenas prácticas y despliegue

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Javier FerrerChristian Herrera

Por Javier Ferrer y Christian Herrera – Diseño y Arquitectura de Software y DevOps

Aprende a llevar Spark a producción siguiendo buenas prácticas en el despliegue.

Ir al curso

💸 Primera lección disponible sin registro 💸**

El verdadero desafío al trabajar con Apache Spark no es solo escribir código funcional, sino hacerlo de manera eficiente, probada y lista para producción.

En este curso, descubrirás cómo aplicar buenas prácticas en el desarrollo, pruebas y despliegue de Spark, asegurando un rendimiento óptimo en entornos reales.

Entre otras cosas, en el curso vemos:

  • 🎉 Introducción y entorno local: Configura tu entorno y obtén una visión general de los temas clave que cubriremos.
  • ✅ Pruebas en Apache Spark: Aprende a diseñar y ejecutar tests efectivos para garantizar la calidad de tus aplicaciones Spark.
  • 💨 Optimización de consultas: Entiende el funcionamiento interno de Spark y cómo aplicar técnicas para mejorar la eficiencia de tus consultas.
  • 🎸 Despliegue de Spark: Descubre los conceptos esenciales para configurar y desplegar Spark en entornos de producción.
  • 🌩️ Análisis de rendimiento con Grafana: Aprende a integrar Spark con herramientas como Grafana para monitorizar y optimizar el rendimiento de tus aplicaciones.
  • 🚀 Despliegue a producción: Domina los pasos necesarios para llevar un clúster de Spark desde el desarrollo hasta la producción.
  • 🔜 Conclusión y próximos pasos: Define tu plan de acción para implementar estas prácticas en proyectos reales.

Este curso es ideal para developers que buscan profesionalizar su uso de Spark, garantizando soluciones eficientes, mantenibles y listas para producción.

Vídeos del curso

  • ⚡ Introducción al curso: Qué aprenderás y creación del proyecto
  • 🗺️ Apache Spark Stack Production Ready: Kafka, Spark Cluster, Spark Thrift Server, Hive Metastore, AWS S3, Docker Compose 🎥

  • 🛋️ Haz que tu código de Spark sea fácil de testear: Refactor inicial aislando lógica de negocio
  • 🫠 Valida que tu aplicación hace lo que esperas de forma automática: Tests end-to-end con Apache Spark
  • 🤏 Tests unitarios en Spark: Evita que se dispare tu tiempo de build
  • 🤔 ¡Repasemos!
  • 🛠 ¡A praticar! Creación de pruebas unitarias para nuestras transformaciones

  • ⚡ Analiza cómo trabaja Spark con Spark Shell y Spark UI: Jobs, Stages y Tasks
  • 🤔 Cómo interpretar un Query Plan con explain()
  • 🦉 Ayúdanos a mejorar
  • 🤔 ¡Repasemos!
  • 🛠 ¡A praticar! Escribir Código a partir de un Query Plan

  • 🛫 Desplegar Apache Spark en un clúster con Docker Compose
  • ☕ Modos de despliegue con Apache Spark
  • 🤔 ¡Repasemos!
  • 🛠 ¡A praticar! Lectura de Datos desde Kafka y Despliegue con spark-submit

  • 📊 Monitorizar Apache Spark con Grafana: Detecta cuellos de botella en tiempo real
  • 🪄 Optimiza transformaciones en Apache Spark: Broadcast Joins
  • 🥴 Optimización de consultas en entornos de datos no uniformes (AQE)
  • 🤔 ¡Repasemos!
  • 🛠 ¡A praticar! Ejercicio Práctico

  • 🔥 Creación de infraestructura en Amazon Web Services (AWS): Despliegue de Spark con máquina de estados vía Step Function
  • 🚀 Proceso de despliegue
  • 🤔 ¡Repasemos!
  • 🛠 ¡A praticar! Añadir un Schedule a una Step Function con Amazon EventBridge

  • 🚶‍➡️ Conclusión y siguientes pasos
Ir al curso

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