RoadMap Spark

Nivel Principiante:
Introducción

 

  1. Introducción a Apache Spark

    • Historia y evolución de Spark.
    • Comparación con otros frameworks como Hadoop MapReduce.
    • Instalación y configuración básica de Spark.
  2. Fundamentos del Lenguaje

    • Introducción a Scala (o Python si prefieres PySpark).
    • Estructura básica de un programa en Scala/Python.
    • Tipos de datos y variables.
    • Control de flujo (if, while, for).
  3. Conceptos Básicos de Spark

    • Arquitectura de Spark: Driver, Executors, y Cluster Manager.
    • RDDs (Resilient Distributed Datasets): Creación y operaciones básicas.
    • Transformaciones y acciones en RDDs.
  4. DataFrames y Spark SQL

    • Introducción a DataFrames y Spark SQL.
    • Operaciones básicas con DataFrames.
    • Consultas SQL en Spark.
  5. Ejercicios Prácticos

    • Leer un archivo CSV y realizar operaciones básicas.
    • Aplicar transformaciones y acciones en RDDs.
    • Crear y consultar vistas temporales con Spark SQL.
Nivel Intermedio:
Explorando Conceptos

 

  1. Optimización y Configuración

    • Configuración de Spark: spark-submit, spark-defaults.conf, spark-env.sh.
    • Optimización de jobs Spark: particionamiento, persistencia, y tuning de parámetros.
  2. Spark Streaming

    • Introducción a Spark Streaming y DStreams.
    • Procesamiento de datos en tiempo real con Spark Streaming.
    • Integración con fuentes de datos en tiempo real como Kafka.
  3. Machine Learning con MLlib

    • Introducción a MLlib y algoritmos de machine learning.
    • Crear pipelines de machine learning.
    • Evaluación de modelos y tuning de hiperparámetros.
  4. Despliegue en Clúster

    • Despliegue en modo Standalone.
    • Despliegue en modo YARN.
    • Monitorización y gestión de recursos en clúster.
  5. Ejercicios Prácticos

    • Optimizar un job Spark utilizando configuraciones adecuadas.
    • Procesar datos en tiempo real desde un socket TCP o Kafka.
    • Entrenar y evaluar un modelo de machine learning con MLlib.
    • Desplegar una aplicación Spark en un clúster Standalone o YARN.
Nivel Avanzado:
Optimización

 

  1. Optimización Avanzada

    • Comprender y utilizar el Catalyst Optimizer.
    • Uso avanzado de Spark SQL y DataFrames.
    • Optimización de shuffles y uniones.
  2. Análisis de Grafos con GraphX

    • Introducción a GraphX.
    • Modelado y análisis de grafos.
    • Implementación de algoritmos de grafos como PageRank.
  3. Procesamiento y Análisis de Datos Geoespaciales

    • Introducción a datos geoespaciales y bibliotecas como GeoSpark.
    • Análisis y visualización de datos geoespaciales.
  4. Integración con Tecnologías Complementarias

    • Integración con Apache Flink para procesamiento en tiempo real.
    • Uso de bases de datos NoSQL como Cassandra y HBase con Spark.
    • Despliegue y orquestación con herramientas como Kubernetes.
  5. Despliegue y Mantenimiento de Modelos en Producción

    • Serialización y despliegue de modelos de machine learning.
    • Creación de APIs REST para servir modelos de machine learning.
    • Monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
  6. Ejercicios Prácticos

    • Implementar y optimizar un pipeline de machine learning con validación cruzada.
    • Análisis de una red social utilizando GraphX.
    • Procesar y analizar datos geoespaciales complejos.
    • Integrar Spark con Flink y NoSQL para una solución de procesamiento en tiempo real.
    • Desplegar un modelo de machine learning en producción y crear una API REST para realizar predicciones en tiempo real.