Cloud Computing

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.

5.0 (1 valoraciones)
1 hora y 41 minutos · curso
Implementar una Data Pipeline con AWS EMR y PySpark

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:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
5.0
1 valoraciones

Contenido del curso:

    • Presentación
      3m
    • ¿Qué es AWS EMR?
      13m
    • Introducción a PySpark
      6m
    • Configurar y lanzar el clúster de EMR
      11m
    • Test autoevaluación
    • Administrar el clúster de EMR
      7m
    • Lanzar una aplicación y un job con EMR Serverless
      16m
    • Configurar la seguridad del clúster
      9m
    • Monitorizar EMR Jobs
      5m
    • Test autoevaluación
    • ¿Qué es AWS Athena?
      5m
    • Cargar datos de EMR a Athena
      11m
    • Diseños de casos reales con AWS EMR
      6m
    • Test autoevaluación
    • Conclusiones
      2m
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Dudas frecuentes

1

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2

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3

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