Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень — курс от IBS Training
«Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень» от IBS Training — курс для опытных специалистов, которые хотят глубже разобраться во внутреннем устройстве Apache Spark. За 24 академических часа участники изучат архитектуру Spark Runtime Environment, внутреннее устройство RDD и логический план, физический план выполнения задач, управление памятью, сериализацию и кэширование. Отдельные блоки посвящены Spark SQL с оптимизатором Catalyst, Datasource API и форматам файлов Tungsten, а также микропакетной и структурированной потоковой обработке через Spark Streaming. Курс рассчитан на разработчиков с опытом Java или Scala под Apache Spark.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- IBS Training
- Длительность
- мес, ч/нед
- Формат
- Очно/Онлайн. Интенсивный тренинг с преподавателем, практические задания, 24 академических часа
- Уровень
- Продвинутый
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Удостоверение IBS Training Center
- Обновлено
- март 2026 г.
Полная стоимость: 49 050 ₽
Программа и содержание
Модули и темы
Глубокое погружение во внутреннюю архитектуру Apache Spark. Компоненты Runtime Environment: драйвер, исполнители, менеджер кластера. Настройка SparkContext и SparkConf для оптимальной работы приложений.
- Spark Architecture
- Runtime Environment
- SparkContext
- SparkConf
Архитектура Spark и Runtime Environment
Внутреннее устройство Spark, настройка контекста и конфигурации
Глубокое погружение во внутреннюю архитектуру Apache Spark. Компоненты Runtime Environment: драйвер, исполнители, менеджер кластера. Настройка SparkContext и SparkConf для оптимальной работы приложений.
- Spark Architecture
- Runtime Environment
- SparkContext
- SparkConf
RDD: внутреннее устройство и лучшие практики
Логический и физический планы, работы, стадии и задачи
Внутреннее устройство RDD и построение логического плана. Лучшие практики программирования с RDD. Физический план: декомпозиция на работы, стадии и задачи. Работа планировщиков и выполнение физического плана.
- RDD
- Логический план
- Физический план
- Jobs
- Stages
- Tasks
- Планировщики
Управление памятью и оптимизация
Настройка памяти, сериализация, кэширование, сборка мусора
Настройка памяти для Spark-приложений: heap, off-heap, unified memory. Стратегии сериализации: Java Serialization vs Kryo. Механизмы кэширования данных. Настройка сборщика мусора для минимизации пауз.
- Память
- Сериализация
- Кэширование
- Garbage Collection
- Оптимизация
Spark SQL и оптимизатор Catalyst
Datasource API, внутреннее представление Tungsten, оптимизация запросов
Datasource API для работы с различными источниками данных. Внутреннее представление данных Tungsten и поддерживаемые форматы файлов. Оптимизатор Catalyst: логические и физические планы, правила оптимизации и генерация кода.
- Spark SQL
- Catalyst
- Tungsten
- Datasource API
- Форматы файлов
Spark Streaming
Микропакетная и структурированная потоковая обработка данных
Микропакетный Spark Streaming: получение данных из источников и выдача результатов. Structured Streaming: декларативный подход к потоковой обработке, источники и стоки данных. Сравнение двух подходов и сценарии применения.
- Spark Streaming
- Micro-batch
- Structured Streaming
- Источники данных
- Sink
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Разработчикам с опытом работы с Apache Spark, желающим углубить знания
- →Архитекторам программного обеспечения в области Big Data
- →Data-инженерам, оптимизирующим Spark-пайплайны
- →Специалистам, переходящим на Senior-уровень в работе с Spark
Требования
- →Опыт разработки на Java или Scala под Apache Spark от 3 месяцев
- →Понимание основ распределённых вычислений
- →Знакомство с базовыми концепциями Spark: RDD, DataFrame, Dataset
Плюсы и минусы курса Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Глубокое погружение во внутреннее устройство Spark — не поверхностный обзор
- Оптимизатор Catalyst и Tungsten — редко изучаемые темы на других курсах
- Компактный формат: 24 академических часа за 3 дня
- Покрывает и batch, и streaming-обработку
- Практические задания на реальных сценариях
- Удостоверение IBS Training Center
Минусы
- Высокий порог входа — не подойдёт начинающим разработчикам
- Интенсивный формат — большой объём материала за 3 дня
- Не включает MLlib и GraphX — фокус на Core, SQL и Streaming
- Требуется опыт Java или Scala — Python-разработчикам будет сложнее
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Похожие курсы
Часто задаваемые вопросы
Чем этот курс отличается от базового курса по Spark?
Подойдёт ли курс Python-разработчику (PySpark)?
Сколько длится курс?
Какой документ выдаётся?
Чем отличается цена для физ. и юр. лиц?
Чем этот курс отличается от базового курса по Spark?
Продвинутый уровень фокусируется на внутреннем устройстве Spark: RDD, планах выполнения, управлении памятью и оптимизаторе Catalyst. Это курс для тех, кто уже работает со Spark и хочет понять, как он устроен изнутри.
Подойдёт ли курс Python-разработчику (PySpark)?
Курс ориентирован на Java/Scala. Концепции архитектуры Spark универсальны, но практические задания выполняются на Java или Scala.
Сколько длится курс?
24 академических часа, как правило 3 дня интенсивного обучения. Точные даты уточняйте на сайте IBS Training.
Какой документ выдаётся?
Удостоверение IBS Training Center о прохождении курса «Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень».
Чем отличается цена для физ. и юр. лиц?
Стоимость для юридических лиц — 54 500 рублей, для физических лиц — 49 050 рублей (скидка 10%).