SPARK FOR DEVELOPERS EĞİTİMİ

Üretim kalitesinde Spark uygulamaları geliştir

Spark uygulamalarını modüler yapıda yazın, birim test edin, paketleyin ve üretime dağıtın; performans ve kod kalitesini mühendislik disipliniyle yönetin.

Yazılım geliştiriciler için üretim kalitesinde Spark uygulama geliştirmeyi ele alan ileri seviye eğitim: tip güvenli Dataset ve modüler transform tasarımı, konfigürasyon ve loglama, chispa/spark-testing-base ile birim test, Deequ veri kalitesi, fat JAR/wheel…

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Uygulama yapısı, test, paketleme, CI/CD ve performans mühendisliği

Bu ileri seviye eğitim, yazılım geliştiriciler için üretim kalitesinde Spark uygulamaları geliştirmeyi ele alır. Katılımcılar DataFrame/Dataset API'sini tip güvenli biçimde kullanır; uygulamayı modüler (transform fonksiyonları, konfigürasyon, bağımlılık enjeksiyonu) yapıda tasarlar. Birim test (chispa, spark-testing-base), veri kalitesi kontrolleri ve test stratejisi; paketleme (sbt/Maven/PyPI), bağımlılık yönetimi ve shading; spark-submit ile dağıtım, konfigürasyon yönetimi ve CI/CD işlenir. Performans tarafında kaynak ayarı, shuffle ve join optimizasyonu, önbellekleme, broadcast ve partition stratejisi; hata yönetimi, loglama ve idempotent iş tasarımı ele alınır. Eğitim, üretim hazır bir Spark uygulamasının uçtan uca geliştirilmesiyle tamamlanır.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; uygulama tasarımından teste, paketleme/dağıtıma ve performans mühendisliğine ilerlenir.

Seviye

İleri Seviye — Yazılım geliştiriciler için üretim kalitesinde Spark uygulama geliştirme, test ve dağıtımı.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar modüler bir Spark uygulamasını geliştirir, birim testlerini yazar, paketleyip spark-submit ile dağıtır ve performansını ölçerek iyileştirir.

Neden Bu Eğitim?

🏗️Üretim Kalitesi

Modüler, test edilebilir ve bakımı kolay Spark uygulamaları yazarsınız.

🧪Test Disiplini

Birim test ve veri kalitesi kontrolleriyle güvenle değişiklik yaparsınız.

🚀Dağıtım

Paketleme, CI/CD ve spark-submit ile uygulamayı üretime taşırsınız.

Anahtar Konular

spark geliştiricispark for developersspark birim testchispaspark ci/cdspark paketlemedataset apiveri kalitesispark performansüretim spark uygulaması
“İyi bir Spark geliştiricisi yalnızca çalışan değil, test edilebilen ve altı ay sonra da bakımı yapılabilen kod yazar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Programlama

Scala veya Python'da sağlam geliştirme deneyimi güçlü biçimde faydalıdır.

2
Spark Temeli

Spark DataFrame ve temel işleme deneyimi beklenir.

3
Yazılım Mühendisliği

Test, sürüm kontrol ve CI/CD kavramlarına aşinalık faydalıdır.

4
Çalışma Ortamı

Spark ve bir derleme/paketleme aracı (sbt/Maven/pip) erişimi.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, Spark uygulamasını tip güvenli ve modüler bir yapıda tasarlayabilir.
Modül 1
DataFrame/Dataset API
  • DataFrame ve tip güvenli Dataset
  • Encoder ve serileştirme
  • case class ile şema
  • API seçiminin tip güvenliğe etkisi
  • Column ifadeleri ve expr
  • API tutarlılığı ve okunabilirlik
Modül 2
Modüler Tasarım
  • Transform fonksiyonlarına ayırma
  • DataFrame.transform ile zincirleme
  • Saf (pure) dönüşüm fonksiyonları
  • Yan etkilerin ayrıştırılması
  • Katmanlı uygulama yapısı
  • Yeniden kullanılabilir bileşenler
Modül 3
Konfigürasyon Yönetimi
  • Ortam bazlı konfigürasyon
  • Typesafe Config / argparse
  • Gizli bilgi (secret) yönetimi
  • Runtime parametre geçişi
  • SparkConf ile ayar
  • Konfigürasyonun test edilebilirliği
Modül 4
Hata ve Loglama
  • Yapılandırılmış loglama
  • Hata yakalama ve yeniden fırlatma
  • İdempotent iş tasarımı
  • Kısmi başarısızlık yönetimi
  • İş durumu ve audit kaydı
  • Hata ayıklanabilir kod yazımı
Günün hedefiKatılımcı, Spark uygulamasını birim test edip veri kalitesini doğrulayabilir.
Modül 1
Birim Test Temeli
  • Yerel SparkSession ile test
  • chispa / spark-testing-base kullanımı
  • DataFrame eşitliği karşılaştırma
  • Test verisi (fixture) oluşturma
  • Dönüşüm fonksiyonlarının izole testi
  • Test hızı ve oturum yeniden kullanımı
Modül 2
Test Stratejisi
  • Saf dönüşümlerin kolay test edilebilirliği
  • Entegrasyon ve birim test ayrımı
  • Kenar durum (edge case) testleri
  • Şema ve null senaryoları
  • Test kapsamı ölçümü
  • Regresyon testleri
Modül 3
Veri Kalitesi
  • Null, aralık ve benzersizlik kontrolleri
  • Great Expectations / Deequ yaklaşımı
  • Şema doğrulama
  • Beklenti ihlallerinde davranış
  • Veri kalitesi metrikleri
  • Kalite kontrollerinin hatta entegrasyonu
Modül 4
Hata Ayıklama
  • Spark UI ile iş inceleme
  • explain() ile plan kontrolü
  • Örnek veriyle yerel çalıştırma
  • Log tabanlı teşhis
  • Yavaş test ve işlerin ayıklanması
  • Tekrarlanabilir hata üretimi
Günün hedefiKatılımcı, Spark uygulamasını paketleyip CI/CD ile üretime dağıtabilir.
Modül 1
Paketleme
  • sbt/Maven ile JAR üretimi
  • Fat/uber JAR ve shading
  • Python için wheel/egg paketleme
  • Bağımlılık çakışmalarının çözümü
  • Spark bağımlılıklarının provided kapsamı
  • Sürümleme (semver)
Modül 2
Bağımlılık Yönetimi
  • -packages ve --jars kullanımı
  • Dış kütüphane dağıtımı
  • Python bağımlılıklarının küme dağıtımı
  • Versiyon uyumu (Spark/Scala)
  • Bağımlılık izolasyonu
  • Tekrarlanabilir derleme
Modül 3
Dağıtım
  • spark-submit ile deploy mode
  • Kaynak parametreleri
  • Ortam bazlı dağıtım
  • Küme (YARN/K8s) hedefi
  • Yapılandırmanın dışsallaştırılması
  • Dağıtım doğrulaması
Modül 4
CI/CD
  • Otomatik test pipeline'ı
  • Lint ve statik analiz
  • Derleme ve artefakt yayınlama
  • Otomatik dağıtım
  • Sürüm etiketleme ve geri alma
  • Kalite kapıları (quality gates)
Günün hedefiKatılımcı, Spark uygulamasının performansını ölçüp mühendislik disipliniyle iyileştirebilir.
Modül 1
Kaynak Ayarı
  • Executor memory/cores dengesi
  • num-executors ve dinamik tahsis
  • Driver kaynak ayarı
  • Paralellik (spark.default.parallelism)
  • Kaynak israfının tespiti
  • Kaynak-süre dengesi
Modül 2
Shuffle ve Join
  • Shuffle maliyetinin azaltılması
  • Broadcast join ile shuffle'dan kaçınma
  • shuffle partition ayarı
  • Skew join yönetimi
  • repartition/coalesce kararları
  • Join sırası ve strateji
Modül 3
Önbellek ve Veri
  • cache/persist ve seviye seçimi
  • Önbelleğin ne zaman fayda sağladığı
  • Parquet/ORC ve pushdown
  • Partitioning ve bucketing
  • Küçük dosya birleştirme
  • Veri formatı kararları
Modül 4
Ölçüm ve İyileştirme
  • Spark UI metrikleriyle darboğaz tespiti
  • Benchmark ve karşılaştırma
  • AQE ile otomatik uyarlama
  • Performans regresyonunun izlenmesi
  • Üretim hazır uygulamanın tamamlanması
  • Optimizasyon kararlarının belgelenmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
API/Tasarım

Dataset ve modüler transform'larla temiz Spark kodu yazarsınız.

✅
Konfigürasyon

Ortam bazlı konfigürasyon ve loglamayı yönetirsiniz.

✅
Birim Test

chispa/spark-testing-base ile dönüşümleri test edersiniz.

✅
Veri Kalitesi

Deequ/Great Expectations ile kalite kontrolleri kurarsınız.

✅
Paketleme

Fat JAR/wheel ile uygulamayı paketleyip bağımlılığı yönetirsiniz.

✅
CI/CD

Otomatik test ve dağıtım pipeline'ı kurarsınız.

✅
Performans

Shuffle/join ve kaynak ayarıyla uygulamayı optimize edersiniz.

✅
Üretim

Üretim hazır bir Spark uygulamasını uçtan uca teslim edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Spark ile üretim uygulamaları geliştiren yazılım mühendisleri
  • veri mühendisleri
  • kod kalitesi ile test disiplinini Spark'a taşımak isteyen geliştiriciler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Spark ile üretim uygulamaları geliştiren yazılım mühendisleri, veri mühendisleri ve kod kalitesi ile test disiplinini Spark'a taşımak isteyen geliştiriciler için uygundur.
Spark kodu nasıl birim test edilir?
Dönüşümleri saf fonksiyonlara ayırıp yerel bir SparkSession ve chispa/spark-testing-base ile beklenen/gerçek DataFrame'leri karşılaştırarak; eğitim bunu uygulamalı gösterir.
Fat JAR ve shading neden gerekli?
Küme ortamındaki bağımlılıklarla çakışmayı önlemek için uygulama bağımlılıkları tek artefakta paketlenir ve çakışan paketler shading ile yeniden adlandırılır; eğitim bunu ele alır.
Performansı nasıl mühendislik disipliniyle yönetiriz?
Spark UI metrikleriyle darboğaz ölçülür, shuffle/join ve kaynak ayarı yapılır, AQE kullanılır ve kararlar belgelenip CI'da regresyon izlenir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Spark for Developers Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Büyük Veri TeknolojileriWorking with RDDs - Spark's Core Data Abstraction Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with RDDs - Spark's Core Data Abstraction Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Spark'ın çekirdeği RDD'yi öğrenin: map/filter/reduceByKey dönüşümleri, lineage ve DAG, shuffle, partition ve persist ile performans yönetimi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriWorking with Spark Using HDInsight & Cluster Management Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with Spark Using HDInsight & Cluster Management Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Azure HDInsight'ta Spark kümesi sağlama, PySpark ve Spark SQL ile iş çalıştırma, YARN, autoscale, Ambari izleme ve maliyet yönetimini öğrenin.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriYöneticiler için Kafka Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Yöneticiler için Kafka Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Yöneticiler için Kafka: olay akışının iş değeri, sade kavramlar, kullanım senaryoları, yönetilen/self-managed platform kararı ve maliyet değerlendirmesi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriApache Hive ve Veri Depolama Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Apache Hive ve Veri Depolama Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Hive ile Hadoop veri ambarı: metastore, bölümleme, bucketing, ORC/Parquet ve ileri HiveQL sorgularını uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriAPACHE KAFKA Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

APACHE KAFKA Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Kafka eğitimi: broker, topic, partition, producer/consumer API, consumer group, replikasyon ve Kafka Connect'i uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn