Spark SQL auf Databricks für Streaming Engineer – Kurs

Dieser Kurs zeigt, wie sich klassisches SQL-Wissen auf die Welt verteilter Datenverarbeitung und Datenströme übertragen lässt. Im Mittelpunkt steht Spark SQL auf der Databricks-Plattform, das eng mit DataFrames und Delta Lake zusammenspielt. Teilnehmende lernen, wie SQL-basierte Verarbeitungslogik für große, verteilte Datensätze eingesetzt wird und wie sich dieselben Prinzipien auf kontinuierliche Datenströme übertragen lassen — eine Kernkompetenz für die Arbeit als Streaming Engineer, die die Lücke zwischen klassischer Datenbankwelt und moderner Streaming-Architektur schließt.

Modul 1: Spark SQL im Überblick Der Einstieg vermittelt, wie Spark SQL innerhalb der Databricks-Plattform positioniert ist und wie es sich zu anderen zentralen Bausteinen verhält.

• Beziehung zwischen Spark SQL und DataFrames
• Rolle des Catalogs für Tabellen- und Metadatenverwaltung
• Zusammenspiel mit Delta Lake als transaktionale Speicherschicht
• Einordnung von Spark SQL im Vergleich zu klassischen relationalen Datenbanken
• Architekturüberblick der Databricks-Umgebung
• Typische Einsatzszenarien für Spark SQL in Unternehmen

Modul 2: SQL-basierte Verarbeitung verteilter Daten Dieser Block vertieft die eigentliche Abfragelogik, wie sie für die Arbeit mit großen, über mehrere Knoten verteilten Datensätzen benötigt wird.

• Auswahl- und Aggregationslogik auf verteilten Datensätzen
• Joins über mehrere, verteilte Datenquellen hinweg
• Einsatz von Fensterfunktionen für zeitbezogene und vergleichende Analysen
• Umgang mit großen Tabellen und Partitionierungsstrategien
• Kombination mehrerer Abfrageschritte zu komplexeren Analysepipelines
• Typische Stolpersteine bei der Übertragung klassischer SQL-Muster auf verteilte Systeme

Modul 3: Streaming-Bezug Der dritte Themenblock überträgt die zuvor erarbeiteten SQL-Konzepte auf die kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen — den Kernbereich der Streaming-Engineer-Rolle.

• SQL-Abfragen auf kontinuierlichen Datenströmen formulieren
• Zeitfenster (Windowing) zur Gruppierung von Streaming-Daten
• Konzept der Wasserzeichen (Watermarks) zum Umgang mit verspäteten Daten
• Umgang mit Zustand (State) über mehrere Streaming-Batches hinweg
• Unterschiede zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung mit SQL
• Typische Anwendungsfälle für SQL-basiertes Streaming

Modul 4: Betriebliche Aspekte Der abschließende Themenblock rückt die operative Seite in den Fokus — also das, was in der täglichen Arbeit als Streaming Engineer über die reine Abfragelogik hinaus wichtig ist.

• Abfrageausführung auf Clustern nachvollziehen
• Analyse von Ausführungsplänen zur Fehlersuche und Optimierung
• Laufzeitoptimierungen für wiederkehrende Abfragen
• Ressourcenplanung für Streaming- und Batch-Workloads
• Monitoring laufender Streaming-Abfragen
• Zusammenarbeit mit Analytics- und Data-Engineering-Teams

Im Praxisteil werden folgende Aufgaben und Übungen bearbeitet.

• Formulierung einer Spark-SQL-Abfrage auf einem Beispiel-DataFrame
• Nachvollzug der Metadatenverwaltung über den Catalog an einem Beispiel
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins in einer verteilten Umgebung
• Anwendung von Fensterfunktionen auf einen Beispieldatensatz mit Zeitbezug
• Aufbau einer einfachen SQL-Abfrage auf einem simulierten Datenstrom
• Definition eines Zeitfensters für die Gruppierung von Streaming-Ereignissen
• Einordnung, wie ein Wasserzeichen verspätete Datensätze behandelt
• Nachvollzug eines Ausführungsplans für eine komplexere Abfrage
• Identifikation von Optimierungspotenzial in einer bestehenden Abfrage
• Vergleich von Batch- und Streaming-Variante derselben Fragestellung
• Einordnung von Zustandsverwaltung bei einer mehrstufigen Streaming-Abfrage
• Diskussion typischer Fehlerquellen beim Übergang von klassischem SQL zu Spark SQL

Der Kurs setzt bewusst nicht bei null an, sondern baut auf vorhandenem SQL-Wissen auf und überträgt dieses systematisch auf die Besonderheiten verteilter und kontinuierlicher Datenverarbeitung. So wird nachvollziehbar, warum sich vertraute Konzepte wie Joins oder Aggregationen im Streaming-Kontext anders verhalten als in einer klassischen relationalen Datenbank. Ein durchgehender roter Faden ist dabei die Frage, wie sich dieselbe fachliche Fragestellung — etwa eine Aggregation über einen Zeitraum — einmal als Batch-Abfrage und einmal als kontinuierliche Streaming-Abfrage formulieren lässt, und welche zusätzlichen Konzepte wie Zeitfenster und Wasserzeichen dafür notwendig werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich Datenverarbeitung und Streaming tätig sind oder eine solche Tätigkeit anstreben und dabei ihr vorhandenes SQL-Wissen auf verteilte und kontinuierliche Datenverarbeitung ausweiten möchten. Da eine abgeschlossene Berufsausbildung oder ein Studium vorausgesetzt wird, eignet sich die Weiterbildung besonders für den nächsten Karriereschritt innerhalb der Daten- und IT-Branche.

• Personen mit SQL-Grundkenntnissen, die diese auf Big-Data- und Streaming-Umgebungen erweitern wollen
• Angehende Streaming Engineers und Data Engineers
• IT- oder Data-Fachkräfte, die sich in Richtung Databricks und Apache Spark spezialisieren möchten
• Personen mit Interesse an der Verbindung von klassischer Datenbankwelt und moderner Streaming-Architektur

Die Weiterbildung baut systematisch auf vorhandenem SQL-Wissen auf und führt dieses Schritt für Schritt in die Welt verteilter Systeme und Datenströme über. Theoretische Konzepte wie Zeitfenster oder Wasserzeichen werden jeweils an konkreten Abfragebeispielen verdeutlicht, sodass der Übergang von klassischem SQL zur Streaming-Verarbeitung nachvollziehbar bleibt. Der praktische Umgang mit der Databricks-Umgebung steht im Mittelpunkt der Übungen.

Der Kurs ist inhaltlich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die vom Überblick über Spark SQL bis zu den betrieblichen Aspekten der Abfrageausführung reichen. Die konkrete zeitliche Einteilung hängt vom gewählten Format ab und wird zu Kursbeginn kommuniziert, sodass sich Lernaufwand und Praxisphasen gut einplanen lassen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen in der SQL-Verarbeitung mit Apache Spark on Databricks bestätigt. Es handelt sich um einen Qualifikationsnachweis des Kursanbieters, keine herstellerseitige Zertifizierung durch Databricks oder einen anderen Anbieter.

Die Fähigkeit, SQL-Wissen auf verteilte und kontinuierliche Datenverarbeitung zu übertragen, ist eine der gefragtesten Kompetenzen im modernen Data-Engineering. Viele Fachkräfte kennen SQL aus klassischen relationalen Datenbanken, stehen aber vor der Herausforderung, dieselben Denkweisen auf Big-Data-Plattformen wie Databricks und auf Streaming-Architekturen zu übertragen. Genau diese Brücke schlägt der Kurs, indem er nicht bei null beginnt, sondern gezielt an vorhandenem Wissen ansetzt. Für die berufliche Praxis als Streaming Engineer oder Data Engineer bedeutet das einen klaren Vorteil: Wer versteht, wie sich Aggregationen, Joins und Fensterfunktionen in einer verteilten Streaming-Umgebung verhalten, kann Datenverarbeitungslösungen entwickeln, die sowohl mit historischen als auch mit laufend eintreffenden Daten zuverlässig umgehen. Diese Kompetenz wird in Unternehmen immer wichtiger, die von reiner Stapelverarbeitung auf Echtzeit-Datenanalyse umstellen. Darüber hinaus erleichtert der Kurs die Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen: Wer die SQL-Logik hinter Streaming-Verarbeitung versteht, kann sich leichter mit Analytics-Teams austauschen, die selbst häufig aus einer klassischen SQL-Perspektive auf Daten blicken. So entsteht eine gemeinsame fachliche Sprache zwischen klassischer Datenanalyse und moderner Streaming-Architektur.