Spark-разработчик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2022 году. Обзор профессии.

Обучение

Кто такой Spark-разработчик?

В обязанности разработчика Apache Spark входит создание заданий Spark/Scala для агрегации и преобразования данных, создание модульных тестов для методов Spark helper и преобразований, написание документации в стиле Scaladoc по всему коду, а также проектирование конвейеров обработки данных.

Что делают Spark-разработчики и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

  • Разработка новых компонентов для вычислительного (Spark) и ETL (NiFi + Spark) слоев.
  • Развитие интерпретатора собственного высокоуровневого языка OTL для обработки данных.
  • Участие в проектировании архитектурных решений для развития всей платформы.
  • Code review коллег по команде.

Что должен знать и уметь Spark-разработчик? 

Требования к Spark-разработчикам:

  • Глубокие знания Scala.
  • Знания JVM.
  • Понимание принципов параллельной и распределенной обработки данных.
  • Знание Spark.

Востребованность и зарплаты Spark-разработчиков

На сайте поиска работы в данный момент открыто 772 вакансии, с каждым месяцем спрос на Spark-разработчиков растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой Spark-разработчика по всей России:

  • от 125 000 руб. – 96
  • от 215 000 руб. – 78
  • от 305 000 руб. – 41
  • от 400 000 руб. – 16
  • от 490 000 руб. – 6

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

  • от 170 000 руб. – 61
  • от 235 000 руб. – 53
  • от 305 000 руб. – 29
  • от 370 000 руб. – 19
  • от 440 000 руб. – 6

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

  • от 175 000 руб. – 14
  • от 250 000 руб. – 12
  • от 330 000 руб. – 7
  • от 410 000 руб. – 4
  • от 485 000 руб. – 2

Как стать Spark-разработчиком и где учиться?

Варианты обучения для Spark-разработчика с нуля:

  • Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого. Минусы – нет системности, самостоятельное обучение может оказаться неэффективным, полученные навыки могут оказаться невостребованными у работодателя;
  • Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику – это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже сделали обзор 5+ лучших онлайн-курсов.

5+ лучших курсов для обучения Spark-разработчика: подробный обзор

Курс рассчитан на Data инженеров, желающих глубже изучить Spark, а попутно также Hadoop и Hive.

На курсе вы изучите следующие основные темы:

  • Hadoop (основные компоненты, дистрибутивы вендоров)
  • Архитектура HDFS
  • Архитектура YARN
  • Форматы данных
  • Spark
  • Spark Streaming и Flink
  • Hive
  • Оркестрация, Мониторинг и CI/CD

и т.д.

Научитесь применять все это на практике и закрепите с помощью интересных и сложных домашних заданий и выпускного проекта.

После прохождения курса вы сможете:

  • Использовать Hadoop для обработки данных
  • Взаимодействовать с его компонентами через консольные клиенты и API
  • Работать со слабоструктурированными данными в Hive
  • Писать и оптимизировать приложения на Spark
  • Писать тесты для Spark-приложений
  • Использовать Spark для обработки табличных, потоковых, гео-данных и даже графов
  • Настраивать CI и мониторинг Spark-приложений.

Программа обучения:

Модуль 1. Scala

  • Тема 1. Основы Scala
  • Тема 2. Сборка проектов на Scala

Модуль 2. Hadoop

  • Тема 3. Hadoop
  • Тема 4. HDFS
  • Тема 5. YARN
  • Тема 6. Форматы данных

Модуль 3. Spark

  • Тема 7. Архитектура приложения Spark
  • Тема 8. RDD/Dataframe/Dataset
  • Тема 9. Методы оптимизации приложений Spark
  • Тема 10. Написание коннекторов для Spark
  • Тема 11. Тестирование приложений Spark
  • Тема 12. Spark ML

Модуль 4. Streaming

  • Тема 13. Kafka
  • Тема Spark Streaming
  • Тема Structured Streaming
  • Тема 16. Flink — часть 1
  • Тема 17. Flink — часть 2
  • Тема 18. Q&A

Модуль 5. Apache Hive

  • Тема 19. Обзор Hive
  • Тема 20. HiveQL

Модуль 6. Обслуживающие системы

  • Тема 21. Оркестрация процессов обработки данных
  • Тема 22. Мониторинг и логирование для Spark-приложений
  • Тема 23. CI/CD для Spark и Hive

Модуль 7. Проектная работа

  • Тема 24. Выбор темы и организация проектной работы
  • Тема 25. Консультация по проектам и домашним заданиям
  • Тема 26. Защита проектных работ

Выпускной проект

В качестве выпускного проекта будет построена ETL-система на основе Hadoop, включающая в себя:

  • Загрузку данных из источников
  • Простой Data Lake на основе этих данных с использованием Hive
  • Лямбда-архитектуру для реалтайм-аналитики на основе Spark

После курса Вы:

  1. заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям, а также решение задач и проектов в виде кода на github и другие дополнительные материалы;
  2. получите сертификат о прохождении курса;
  3. получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (эту возможность получают самые успешные студенты).

3-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение MLLib и построение графов Spark GraphX.

Программа курса:

  1. Обзор Apache Spark
    Архитектура Обзор компонентов Spark и их назначения
  2. Основные абстракции Apache Spark
    Трансформации и действия, Lazy Evaluation
  3. Знакомство с Dataframes
    Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe
  4. Знакомство со Spark RDD
    Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset
  5. Apache Spark SQL
  • Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL
  • Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
  • Spark SQL и Hadoop
  1. Работа с источниками данных
  • Ввод и вывод в Apache Spark
  • Работа с файлами и базами данных
  1. Производительность и параллелизм в Apache Spark
    Планы выполнения запроса: логические и физические
  2. Конфигурирование Apache Spark
    Принципы конфигурирования и основные настройки
  3. Spark Streaming
  • Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
  • Виды Spark Streams. Особенности исполнения streaming кода
  • Checkpoint в Spark Streaming
  1. GraphX
  • Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
  • Представление графов в GraphX. Операции с графами
  1. MLLib
  • Задачи машинного обучения и проблематика больших данных
  • Основные возможности Spark MLLib
  1. Обработка слабоструктурированных данных
  • Работа с JSON файлами и строками
  • Обработка информации, представленной в виде XML.
Стоимость: 52 000 ₽ — 54 000 ₽

Целевая аудитория:

Специалисты, аналитики данных и разработчики, желающие получить опыт настройки и использования компонентов Apache Spark.

Успешное окончание обучения по программе курса позволит специалистам:

  • Использовать Spark Streaming для создания приложений потоковой обработки данных
  • Понимать разницу использования различных форматов хранения данных и использования RDD, dataframes и datasets
  • Обращаться к данным с использование SQL или Hive QL
  • Настраивать и использовать компонент GraphX.

Цель курса:

Совершенствование знаний и навыков, необходимых для анализа данных с помощью Apache Spark.

Расписание:

  1. Экосистема Apache Spark — Spark RDD
  • Архитектура Spark. Принципы работы Resilent Data Distribution
  • Обзор компонентов Spark и их назначения
  • Конфигурация Spark из Java. Запуск на одной или нескольких машинах. Запуск поверх hadoop
  • Основные классы и базовый workflow — Spark RDD
  • Spark core- работа с аккумуляторами и переменными среды
  1. Apache Spark SQL
  • Расширение базовой системы классов- DataSet и DataFrame
  • Получение данных из SQL-источников с помощью Spark SQL
  • Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
  • Spark SQL и Hadoop
  • Планы выполнения. Logical и physical планы. Настройки планов выполнения
  1. Spark Streaming
  • Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
  • Виды Spark Stream-ов. Особенности исполнения streaming кода
  • Windows в Spark Streaming
  • Кеширование в Spark Streaming
  • Checkpoint-ы в Spark Streaming
  1. GraphX
  • Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
  • Представление графов в GraphX. Создание графов
  • Операции с графами в GraphX
  • Выбор модели распределения графа в GraphX.

Курс дает представление об основах Apache Spark и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Рассматриваются как базовые возможности Spark (RDD), так и проекты, расширяющие их набор: Spark SQL, Spark Streaming, MLLib, Spark ML, GraphX.

Целевая аудитория:

Разработчики, архитекторы.

Цели:

  • Понимать ключевые концепции и архитектуру Spark;
  • Разрабатывать программы обработки данных как последовательности преобразований RDD;
  • Разрабатывать программы обработки данных на SQL;
  • Обрабатывать потоковые данные;
  • Использовать готовые алгоритмы машинного обучения и анализа графов;
  • Уметь переносить данные между Spark и внешними системами (Kafka, Cassandra).

Разбираемые темы:

  1. Основные концепции и архитектура Spark;
  2. Программирование с RDD;
  3. Использование RDD с парами ключ/значение;
  4. Загрузка и сохранение данных;
  5. Аккумуляторы и широковешательные переменные;
  6. Spark SQL, DataFrames, Datasets;
  7. Spark Streaming;
  8. Машинное обучение с использованием MLLib и Spark ML;
  9. Анализ графов с использованием GraphX.

После окончания курса выдаётся сертификат на бланке Luxoft Training.

Стоимость: 36 000 ₽ — 54 000 ₽

Курсы предназначены для разработчиков распределенных приложений, инженеров больших данных, аналитиков Big Data, DataOps и DevOps-инженерам, а также специалистов по Data Science и Machine Learning, которые хотят получить следующие знания и навыки:

  • Познакомиться с основными функциональными возможностями и базовыми компонентами Apache Spark Core для анализа больших данных и разработки распределенных приложений
  • Понять особенности потоковой и микро-пакетной обработки данных в режиме near real-time со Spark Streaming
  • Освоить аналитику больших данных с помощью стандартного языка структурированных запросов на Spark SQL
  • Изучить графовые алгоритмы обработки информации, парадигму Pregel и ее представление в Spark Graphframe
  • Разобраться с реализацией нейросетевых алгоритмов и других методов Machine Learning в Spark MLLib
  • Знать методы интеграции Spark-приложений с другими Big Data системами и внешними источниками данных; уметь строить эффективные конвейеры обработки больших данных (Pipelines) на базе Apache Spark, Airflow, Livy и других технологий Big Data
  • Понимать способы и возможности оптимизации каждого компонента платформы Apache Spark, от производительности кластера до SQL-запросов и накладных расходов в Big Data Pipeline.

Курсы:

  1. Анализ данных с Apache Spark
  2. Core Spark — основы для разработчиков
  3. Потоковая обработка в Apache Spark
  4. Машинное обучение в Apache Spark
  5. Графовые алгоритмы в Apache Spark.

Для кого этот курс?

  • Разработчики
    У вас есть опыт программирования, но не хватает знаний и умений в работе с Apache Spark? В этом курсе вы научитесь выполнять ETL-операции над RDD, Dataframes, использовать Spark Streaming.
  • Аналитики
    Вы умеете анализировать данные, но требуется знание новых инструментов? Вы научитесь анализировать большие объемы данных при помощи Apache Spark, строить ML-модели в распределенной среде на кластере.
  • Менеджеры
    Вы занимаетесь развитием продукта или подразделения? В этом курсе вы получите погружение в Apache Spark, поймете юзкейсы использования этого инструмента, попробовав многие вещи своими руками.

Чему вы научитесь:

В курсе есть четыре составляющих

  1. RDD и Dataframes API
    Научитесь загружать данные в Spark и преобразовывать их в RDD или датафреймы, а также совершать операции и трансформации над ними. Узнаете об отличиях этих двух форматов и в каких случаях их стоит использовать, а также про узкие и широкие трансформации, broadcast-переменные и аккумуляторы.
  2. Spark ML
    Научитесь тренировать модели машинного обучения в Spark и делать при помощи них прогнозы. Узнаете, как создавать автоматизированные пайплайны в Spark ML из различных трансформаций.
  3. Spark GraphX
    Научитесь работать с графовыми данными в Spark при помощи специальной библиотеки GraphX. Узнаете о том, как правильно анализировать данные из соцсетей.
  4. Spark Streaming
    Научитесь работать в режиме near real-time при помощи Spark Streaming, подключаясь к Kafka как источнику данных и производя агрегации над ними.

Лабы этого курса

  1. Неперсонализированные рек. Системы
    Задача — построить различного рода топы для рекомендации фильмов пользователям, по которым еще нет никаких данных, используя RDD в Apache Spark.
  2. Content-based рек. Системы
    Вам нужно будет, рассчитывая похожесть описаний онлайн-курсов, выявить те, которые можно рекомендовать в дополнение пользователям, используя Spark Dataframes.
  3. Коллаборативная фильтрация
    Используя матричные разложения, разработать рекомендации, учитывающие жанр, стиль и другие неявные факторы фильма, используя Spark.
  4. Гибридная рек. Система
    Соревнование, в котором вам нужно будет добиться наилучшего скора, используя вместе разные алгоритмы рекомендательных систем, в том числе алгоритмы Spark ML.
  5. Рекомендации фильмов по телесмотрению
    Используя данные по просмотру телепередач разных пользователей, сделать рекомендации фильмов по подписке с использованием Spark ML.

Курс о настоящем Apache Spark, который базируется на практическом использовании этого инструмента в «боевых условиях» на потоках данных из миллионов транзакций в день. Это практический курс, где вся теория подкреплена практикой. Вы получите комплексные знания о новом инструменте и научитесь его применять.

Чему научитесь:

  • Работать с Apache Spark RDD/DataFrame
  • Настраивать конфигурационные файлы Apache Spark
  • Создавать исследовательские/ML приложения Spark
  • Понимать процесс тестирования процесса Apache Spark
  • Работать с экосистемой Spark
  • Понимать архитектуру Spark

Для кого: 

  • Студентов, получающих высшее образование, у которых есть опыт программирования и работы с базами данных, но ещё не применяющих Apache Spark.
  • Разработчиков и аналитиков данных с высшим или средним профессиональным образованием.

Программа:

8 недель обучения

  1. Как работают и где живут большие данные
    Введение в большие данные. Организация хранения данных и отличие от обычных систем. Map-Reduce и правила работы с большими данными. Обзор экосистемы. SQL поверх больших данных.
  2. Погружение в среду Spark. Spark RDD / Spark SQL
    Знакомство со Spark. Сравнение RDD и DataFrame. Реализация методов или расчетов в RDD и в DataFrame. Развитие инструмента: от функционального программирования с RDD до приемлемых и знакомых методов из Pandas в Spark DataFrame.
  3. Advanced SQL (+ pandas UDF и др.)
    Усложнение методов аналитики и обработки данных. Трансформации данных и настоящие примеры. Сравнение методов. Разбор каждого метода: где и какой метод можно применять. Инструменты и новые функции (Pandas UDF и др.). Настройки (configuration Spark).
  4. Spark ML / Spark TimeSeries
    Машинное обучение на Решение задач по анализу временных рядов.
  5. Advanced ML & проверка результатов качества моделей
    Подключение Java библиотек Xgboost и Catboost в Spark. Подготовка Model Quality по результатам обучения модели регрессии и классификации.
  6. Spark GraphX / Spark Streaming
    Графовые данные в Spark в библиотеке Анализ социальных сетей. Streаming в Spark. Использование данных из реального времени.
  7. Spark Ecosystem (MLFlow, AirFlow, H2O AutoML)
    Интеграция Spark с другими промышленными сервисами. Spark в MLFlow и AirFlow для автоматизации работы. Интеграция Spark в другие библиотеки и продукты (на примере H2O).
  8. Spark в архитектуре проекта / Spark CI/CD
    Правильная архитектура Spark и работа с ним. Автоматизация (Continious Integration) процесса разработки и интеграции кода в готовый продукт. Структура Spark проекта и «что можно ещё поменять в Spark» для ускорения или упрощения работы.

Документ при успешном завершении обучения.

Насколько публикация полезна?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка 5 / 5. Количество оценок: 74

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Автор статьи. Ответственный за актуальный контент, текст и редактуру сайта. Эксперт по выбору профессии, курсов и профессий с 2016 года. Делюсь личным практическим опытом.

Оцените автора
Блог Романа Семенцова
Добавить комментарий