О курсе Apache Spark Deep-Dive

Самый подробный русскоязычный курс по Apache Spark — от внутренней архитектуры до production-операций.

Что делает этот курс особенным

Большинство курсов по Spark учат API: как создать DataFrame, как написать SQL-запрос. Этот курс идёт глубже.

Architecture-first подход: Прежде чем вызывать df.filter(), вы поймёте, как Catalyst optimizer трансформирует ваш запрос в физический план, как Tungsten engine управляет памятью off-heap, и почему один и тот же код может работать в 10 раз быстрее с правильной конфигурацией.

18 модулей от основ до production:

Блок	Модули	Что вы изучите
Ядро Spark	M01–M04	Архитектура, Catalyst, DataFrames, Performance Tuning
Продвинутые механизмы	M05–M08	AQE, UDF, Storage, Мониторинг
Потоковая обработка	M09–M11	Structured Streaming, Lakehouse, Arrow
Production	M12–M14	Operations, Testing, Advanced Topics
Новые движки	M15–M16	Native Execution, External Shuffle
Практика	M17–M18	Capstone-проект, Справочные материалы

Интерактивные элементы в каждом модуле:

Code challenges — PySpark-задачи с автоматической проверкой через spark_sim
Квизы — multiple-choice и true/false вопросы для закрепления теории
Экзамены — модульные тесты по 10-12 вопросов
Docker-лаборатории — практика на реальном Spark-кластере

Целевая аудитория

Курс рассчитан на data-инженеров и backend-разработчиков, которые:

Уверенно пишут на Python и SQL
Имеют базовое понимание распределённых систем
Хотят выйти за рамки «работает — не трогай» и понять, почему работает

Если вы только начинаете знакомство с обработкой данных, рекомендуем сначала пройти основы Python и SQL.

Примерное время прохождения

Полный курс рассчитан на ~80 часов изучения, включая практику:

Теоретические уроки: ~40 часов
Code challenges и квизы: ~15 часов
Docker-лаборатории: ~15 часов
Capstone-проект: ~10 часов

Рекомендуемый темп — 1-2 модуля в неделю.

Как создавался курс

Курс создан при участии Claude (Anthropic) как соавтора: ИИ помогал писать материалы, структурировать темы, генерировать примеры кода и диаграммы. Каждая глава проходила ручную сверку с первоисточниками — спецификациями, документацией, исходным кодом рассматриваемых систем — но гарантировать 100% точность невозможно.

Если вы заметили неточность, опечатку или хотите предложить улучшение — напишите в Telegram-группу курса. Это самый ценный вклад в курс, который вы можете сделать.

Углублённое изучение с Claude

Курс рассчитан на самостоятельное изучение, но любая теория быстрее ложится, если задавать вопросы. Рекомендую держать рядом браузерное расширение Claude (claude.com/download) — оно работает с контентом открытой страницы: выделяете кусок урока и спрашиваете напрямую.

Сценарии, которые особенно хорошо работают для углублённого погружения:

«Объясни проще» / «дай ещё один пример» — когда формулировка из урока не дошла с первого раза.
«Покажи, как это устроено на уровне кода / железа» — когда хочется спуститься на слой ниже того, что даёт урок.
«Как это связано с [другая тема курса]» — когда нужно увязать концепцию с тем, что было раньше.
«У меня в проекте стек X — как применить?» — когда хочется примерить материал на свой реальный кейс.

Это не замена курсу, а способ ускорить интеграцию материала в вашу картину мира. Если что-то из ответов Claude расходится с уроком — присылайте в Telegram-группу, курс будет уточнён.