Modul 1: Einführung in Apache Spark und Azure Databricks

• Überblick über Apache Spark: Architektur, Kernkomponenten und Anwendungsfälle
• Einführung in Azure Databricks: Integration mit Azure, Vorteile und Funktionen
• Einrichtung eines Azure Databricks Clusters und erster Kontakt mit der Plattform

Modul 2: Apache Spark Grundkonzepte und Architektur

• Spark-Architektur: Driver, Executors, Tasks und RDDs (Resilient Distributed Datasets)
• Spark-Session und Spark-Kontext: Aufbau und Verwaltung von Spark-Anwendungen
• DataFrames und Datasets: Strukturierte Datenverarbeitung und -Manipulation

Modul 3: Entwicklung von Spark-Anwendungen in Java

• Einführung in Spark mit Java: Setup, Abhängigkeiten und Tools
• Implementierung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) mit Spark
• Nutzung von Spark SQL für komplexe Abfragen und Datenanalysen
• Verarbeitung von unstrukturierten Daten: Text, JSON, Parquet und Avro

Modul 4: Fortgeschrittene Spark-Themen

• Spark Streaming: Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse
• Spark MLlib: Maschinenlernen und Data Mining mit Spark
• GraphX: Verarbeitung und Analyse von Graphdaten
• Optimierung von Spark-Anwendungen: Caching, Partitionierung und Tuning

Modul 5: Azure Databricks in der Praxis

• Azure Databricks Notebooks: Erstellen und Verwenden von interaktiven Notebooks
• Integration mit Azure Data Lake Storage und Azure SQL Data Warehouse
• Verwaltung von Clustern und Jobs in Azure Databricks
• Sicherheits- und Governance-Funktionen in Azure Databricks

Modul 6: Datenintegration und -Management

• Verbindung zu Datenquellen: Azure Blob Storage, SQL-Datenbanken und externe Datenquellen
• Nutzung von Azure Databricks Delta Lake für Transaktionssicherheit und Echtzeit-Analysen
• Schema Management und Datenqualität in der Delta Lake

Modul 7: Monitoring und Performance-Tuning

• Überwachung von Spark-Anwendungen und Azure Databricks Clustern
• Nutzung von Azure Monitor und Spark UI für Performance-Analyse
• Best Practices für Fehlerbehebung und Optimierung von Spark-Jobs

Modul 8: Integration von Spark und Databricks in eine Cloud-Native Architektur

• Cloud-Native Datenarchitekturen und deren Implementierung mit Spark und Databricks
• Nutzung von Azure Data Factory für Orchestrierung und Datenpipeline-Management
• Implementierung von CI/CD-Pipelines für Spark-Anwendungen mit Azure DevOps

Modul 9: Sicherheit und Compliance

• Sicherheitskonzepte in Azure Databricks: Netzwerksicherheit, Identitäts- und Zugriffsmanagement
• Datenverschlüsselung und Compliance-Vorgaben in Azure
• Implementierung von Zugriffskontrollen und Audit-Protokollen

Modul 10: Alternativen und Erweiterungen

• Vergleich von Apache Spark mit anderen Big Data-Technologien: Hadoop, Flink
• Alternativen zu Azure Databricks: Amazon EMR, Google Dataproc
• Erweiterungen und Tools für Spark: Zeppelin, Apache Livy

Modul 11: Praxisbeispiele und Best Practices

• Fallstudien und Best Practices aus der Industrie: Erfolgreiche Implementierungen und Anwendungsfälle
• Hands-on-Labs: Aufbau und Optimierung von Spark-Anwendungen, Nutzung von Azure Databricks Notebooks und Delta Lake

Modul 12: Zukunftsausblick und neue Entwicklungen

• Neueste Entwicklungen in der Spark- und Databricks-Welt
• Ausblick auf zukünftige Trends und Technologien in Big Data und Cloud Analytics