а чем сыпятся на собеседованиях? ч.7

✍️ Н а чем сыпятся на собеседованиях? ч.7 рубрика pro #bigdata Что выделяет Middle+ специалиста? Однозначно, умение работать с реальными данными. В реальных данных, большой сегмент посетителей e-commerce сайта - роботы или неавторизованные пользователи. Если мы захотим построить гистограмму количества заходов пользователей и сделаем базовую группировку, то на большом датасете мы не дождемся результата даже на вычислительном кластере с помощью Map Reduce. Такие данные называются "перекошенные". Проверить себя: 1 Какие техники вы знаете, чтобы производить расчеты при работе с такими данными? 2 Каким образом получить план выполнения Spark задачи и понять, что именно можно оптимизировать? 3 Какие типы Join'ов существуют в Spark и какие оптимизации применяются в оптимизаторе запросов? Если эти вопросы вызывают сложности, то смело приходите на Практический курс по Big Data , где мы расскажем обо всем этом доступным и понятным языком, а также поделимся, где встречались с такими проблемами на практике. 🗓 Практический курс по Big Data начинается 23 марта 2026 Модуль 7. "Оптимизация Spark вычислений" содержит: — Использование "соли" для устранения перекосов данных — Как оптимизировать кэширование — Как читать план выполнения задач и его оптимизировать — Оптимизация объединений и группировок — Снижение количества shuffle — Управление схемой данных — Оптимизация запросов Catalyst — И, конечно, много интересных инсайтов и практики 🔥 Если вы уже знакомы с HDFS, MapReduce, Hive, то эти знания и навыки можно получить в рамках 3х-недельного crash-course: 👉 Spark: from zero to hero Полезная информация Прошлые выпуски: — ч.1 гарантии в IT проектах — ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance — ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce — ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных — ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации — ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации ✍️ сохраните и подпишитесь , если хотите быть востребованным в IT BigData Team : the way you learn best Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer #study #BigDataTeam