Curso de Implementación de una Data Pipeline con AWS EMR y PySpark
En esta formación exploramos los conceptos de la ejecución de cargas de trabajo en un clúster de EMR optimizado y utilizamos PySpark para realizar las agregaciones necesarias, logrando implementar un pipeline de datos robusto y seguro sobre la arquitectura de AWS.
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- Crear un cluster de EMR.
- Optimizar la clusterización de EMR.
- Transformar datos con PySpark.
- Implementar un flujo automatizado de datos.
- Securizar el entorno EMR.
- Cargar datos a AWS Athena.
Requisitos del curso
Es recomendable tener conocimientos sobre Data Lakes, Data Warehouse y Python.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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Presentación3m
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¿Qué es AWS EMR?13m
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Introducción a PySpark6m
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Configurar y lanzar el clúster de EMR11m
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Test autoevaluación
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Administrar el clúster de EMR7m
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Lanzar una aplicación y un job con EMR Serverless16m
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Configurar la seguridad del clúster9m
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Monitorizar EMR Jobs5m
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Test autoevaluación
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¿Qué es AWS Athena?5m
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Cargar datos de EMR a Athena11m
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Diseños de casos reales con AWS EMR6m
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Test autoevaluación
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Conclusiones2m
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Dudas frecuentes
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