Выбирая курсы по Spark, Hadoop, Kafka и другим технологиям больших данных, легко запутаться во многочисленных предложениях от различных учебных центров и платформах онлайн-обучения. Сегодня мы расскажем, что должна включать программа курса по Big Data, чтобы результат обучения оправдал ваши ожидания и даже превзошел их.
4 главных свойства эффективного курса по Spark, Hadoop, Kafka и другим технологиям Big Data
Многолетний опыт нашего учебного центра повышения квалификации и подготовки ИТ-специалистов по большим данным показывает, что слушатели курсов по Big Data больше всего обращают внимание на следующие аспекты программы обучения:
- практическая направленность – прикладные задания, бизнес-кейсы и лучшие практики;
- узкая специализация с кросс-функциональными нюансами;
- интеграция с другими технологиями;
- разбор недостатков или типичные проблемы технологии и способы их решения.
Что означает каждый из вышеотмеченных компонентов и почему он должен обязательно присутствовать в программе обучающего курса по большим данным, рассмотрим далее.
Практическая направленность
В ИТ-мире знание технологии предполагает умение ей пользоваться. Получить уверенный навык, например, анализа больших данных с помощью Spark SQL, или администрирования кластера Hadoop, можно только выполнив серию упражнений с Dataset, DataFrame и RDD или поработав с Cloudera Manager. Наибольшую пользу принесет индивидуальное или командное выполнение итогового проекта в конце курса. Так прикладные задания помогут освоить главные принципы конкретного инструмента Big Data и довести до автоматизма основные сценарии его применения. Также важно, чтобы программа обучения была построена на практических примерах и включала различные бизнес-кейсы и лучшие практики (best practices) использования рассматриваемой технологии, особенно в той прикладной области, которая ближе всего вам, например, финансовый сектор, нефтегазовая промышленность или ритейл.
Узкая специализация: администратор кластера, аналитик данных или разработчик Spark
Не стоит пытаться объять необъятное, в надежде сразу освоить навыки администрирования, разработки распределенных приложений и анализа данных, например, c Apache Spark, в рамках одного курса. В частности, администратора Big Data кластера больше интересуют возможности быстрого развертывания систем, аспекты информационной безопасности и инструменты мониторинга для обеспечения высокой доступности больших данных и распределенных приложений. При этом сисадмин не отвечает за оптимизацию SQL-запросов и кэширование. И, наоборот, аналитик данных (Data Analyst) или разработчик Data Flow могут не знать в точности всех нюансов настройки кластерного менеджера YARN/Mesos, однако они должны быть в курсе базовых принципов работы Спарк поверх Хадуп. Поэтому важно, чтобы узкая специализация курса сопровождалась кросс-функциональными связями с другими прикладными особенностями рассматриваемой Big Data технологии.
Интеграция с другими технологиями
Apache Spark, Hadoop, Kafka и прочие технологии Big Data, как правило, используются не сами по себе, а в комплексе друг с другом. Например, Kafka вместе со Spark Streaming применяются для потоковой обработки событий в режиме near real-time, обеспечивая непрерывный конвейер (pipeline) сбора и интеллектуальной обработки потоков информации. Но, чтобы организовать такую передачу потоковых данных на практике, необходимо знать способы интеграции разных фреймворков и выбирать из нескольких методов наиболее оптимальный для конкретного кейса и контекста.
Типовые проблемы и способы их решения
У каждого объекта есть свои недостатки. В частности, вчера мы рассказывали про основные проблемы применения Apache Spark. Важно понимать, что подобные ограничения характерны для любой технологии Big Data, а потому нужно знать, с какими неприятными ситуациями можно столкнуться на практике, чтобы успешно их решить. Например, микро-пакетный (micro-batch) подход Spark отлично подойдет для BI-аналитики больших данных в режиме near real-time с шагом в пару минут. Но для приложений реального времени, где на счету каждая миллисекунда, стоит подумать о другом фреймворке потоковой обработки информации. Таким образом, качественный курс обучения Apache Spark, Hadoop, Kafka или другой технологии Big Data должен включать темы про типичные проблемы этого инструмента и способы их решения.
Все программы курсов по Apache Spark, Hadoop, Kafka и другим технологиям Big Data в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов включают вышерассмотренные компоненты. Поэтому в «Школе Больших Данных» обучение менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков будет максимально эффективным.
- Анализ данных с Apache Spark
- Администрирование кластера Kafka
- Kafka Streams для разработчиков
- Kafka интеграция для разработчиков
- Администрирование кластера Hadoop
