Apache Spark frente a motores SQL nativos de la nube

Resumen

Comparación opinada de Apache Spark y motores SQL nativos en la nube, explorando sus fortalezas, casos de uso y naturaleza complementaria para tareas de procesamiento de datos e inteligencia empresarial.

Programa de estudio

• Introducción al Procesamiento de Datos y Herramientas de BI
Visión General de las Arquitecturas de Procesamiento de Datos
Inteligencia de Negocios y Flujos de Trabajo Analíticos
• Introducción a Apache Spark
Arquitectura y Ecosistema
Componentes Centrales y Funcionalidades
Fortalezas en el Procesamiento de Datos
• Visión General de Motores SQL Nativos en la Nube
Principales Actores (e.g., BigQuery, Snowflake, Redshift)
Arquitectura y Ejecución de Consultas
Fortalezas en el Procesamiento de Datos
• Comparación Detallada: Apache Spark vs Motores SQL Nativos en la Nube
Rendimiento y Escalabilidad
Eficiencia en Costos
Flexibilidad e Integración
Facilidad de Uso y Accesibilidad
• Casos de Uso y Mejores Prácticas
Escenarios Ideales para Usar Apache Spark
Condiciones Óptimas para Motores SQL Nativos en la Nube
Cómo Elegir la Herramienta Correcta
• Casos de Uso Complementarios
Flujos de Trabajo Híbridos: Aprovechando Ambos Sistemas
Sinergia entre Data Lake y Data Warehouse
Ejemplos del Mundo Real y Estudios de Caso
• Tendencias Futuras y Tecnologías Emergentes
Evolución de las Herramientas de Procesamiento de Datos
Impacto de las Tendencias de IA y Aprendizaje Automático
Innovaciones en Soluciones Nativas en la Nube
• Resumen del Curso y Conclusiones
Puntos Clave
Reflexiones Finales sobre la Selección y Adopción de Herramientas
• Ejercicios Prácticos y Laboratorios Interactivos
Configuración y Ejecución de una Aplicación Spark
Ejecución de Consultas en Motores SQL Nativos en la Nube
Comparación de Rendimiento y Resultados

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Asignaturas

Charlas de Conferencia