Optimización de Jobs Spark:

• Lee un archivo Parquet con datos de transacciones financieras (por ejemplo, transactions.parquet).
• Aplica varias transformaciones complejas, incluyendo agregaciones y joins con otros DataFrames.
• Utiliza el modo de ejecución plan para optimizar el rendimiento del job.
• Mide el tiempo de ejecución antes y después de aplicar optimizaciones como broadcast join y reduce shuffle.

Implementación de Algoritmos Personalizados:

• Implementa el algoritmo KMeans desde cero usando RDDs en lugar de la biblioteca MLlib.
• Prueba tu implementación con un conjunto de datos de ejemplo y compara los resultados con los obtenidos usando MLlib.

Procesamiento de Datos en Tiempo Real con Spark Streaming y Kafka:

• Configura un StreamingContext para consumir datos de un tema de Kafka que recibe datos de sensores en tiempo real.
• Aplica ventanas deslizantes y operaciones de estado (stateful operations) para calcular la media móvil de las lecturas de los sensores.
• Guarda los resultados en HDFS y en una base de datos NoSQL como Cassandra.

Machine Learning Pipelines y Validación Cruzada:

• Utiliza un conjunto de datos de ventas para predecir el volumen de ventas.
• Crea un pipeline de Machine Learning que incluya la ingeniería de características, la selección de características y el entrenamiento de un modelo de regresión.
• Implementa la validación cruzada (cross-validation) y la búsqueda de hiperparámetros (hyperparameter tuning) para optimizar el modelo.

Análisis de Grafos con GraphX:

• Carga un grafo que represente una red social usando GraphX.
• Implementa el algoritmo de PageRank para identificar los usuarios más influyentes de la red.
• Realiza operaciones de subgrafos para extraer y analizar comunidades específicas dentro de la red.

Procesamiento y Análisis de Datos Geoespaciales:

• Carga un conjunto de datos geoespaciales en formato GeoJSON.
• Realiza transformaciones y análisis para identificar patrones y tendencias en los datos.
• Utiliza una biblioteca de Spark especializada en datos geoespaciales como GeoSpark.

Integración y Procesamiento de Datos con Apache Flink y Spark:

• Configura un flujo de datos en tiempo real usando Apache Flink para preprocesar datos antes de enviarlos a Spark.
• Configura un StreamingContext en Spark para consumir y procesar los datos preprocesados por Flink.
• Realiza análisis y agregaciones en tiempo real y guarda los resultados en HDFS.

Despliegue de Modelos de Machine Learning en Producción:

• Entrena un modelo de machine learning en un conjunto de datos de ejemplo.
• Serializa y guarda el modelo entrenado en un sistema de almacenamiento distribuido como HDFS.
• Despliega el modelo en un entorno de producción y crea una API REST para realizar predicciones en tiempo real usando el modelo desplegado.

Procesamiento de Datos con Spark SQL y Hive:

• Configura Spark para usar Hive como metastore.
• Crea tablas externas en Hive para datos almacenados en HDFS.
• Realiza consultas SQL complejas y análisis sobre las tablas de Hive usando Spark SQL.
• Optimiza las consultas utilizando particionamiento y bucketing.

Análisis de Logs y Detección de Anomalías:

• Carga y procesa grandes volúmenes de logs de servidor web.
• Utiliza técnicas de análisis de series temporales y algoritmos de detección de anomalías para identificar patrones inusuales en los logs.
• Entrena un modelo de machine learning para predecir futuras anomalías basándose en los datos históricos de logs.