深入探讨Coursera课程：分布式计算与Spark SQL

在大数据时代，数据分析和处理的能力对任何业务的发展都至关重要。Coursera上提供的《分布式计算与Spark SQL》课程，是一个完美的选择，特别针对那些已经具备SQL经验的学生，想要进一步深化数据分析技能。

课程概述

本课程主要围绕大数据展开，帮助学生掌握使用Apache Spark进行分布式计算的基础知识。通过学习，学生不仅能够更好地理解如何使用SQL在Spark中进行数据分析，同时也为未来结合高级分析和生产环境中的数据处理奠定基础。

课程大纲

1. 引入Spark
这一模块将讨论分布式计算的核心概念，并帮助学生识别何时以及如何应用这些概念。学生将学习Apache Spark™的基本数据结构——DataFrame，并在Databricks协作工作空间中编写SQL代码，以在多个机器的集群上执行。

2. Spark核心概念
在本模块中，学生将了解Spark的核心概念，包括如何通过缓存数据和修改Spark配置来提高查询性能。此外，学生还将学习使用Spark UI分析性能，识别瓶颈，并利用自适应查询执行优化查询。

3. 工程数据管道
这一模块将让学生识别和讨论数据应用的一般需求，了解如何以多种格式访问数据，并比较这些格式之间的利弊。学生将探讨半结构化的JSON数据，学习架构和并行数据写入，并创建一个从读取数据到转换数据，再到保存结果的端到端管道。

4. 数据湖、数据仓库与湖屋
该模块帮助学生识别数据湖、数据仓库和湖屋的关键特征。湖屋结合了数据湖的可扩展性与低成本存储的优势，以及数据仓库的快速性和ACID事务保证。学生将使用开源项目Delta Lake，构建一个生产级湖屋。

推荐理由

如果你已经掌握了SQL，并渴望在大数据领域进一步深造，《分布式计算与Spark SQL》课程绝对值得推荐。通过课程的学习，学生可以掌握Apache Spark的应用，提升自己的数据处理能力，使自己在竞争激烈的职场中脱颖而出。

而且，课程的内容不仅实用，且通过项目实践的方式，让学生能更好地理解和掌握知识。无论是从理论角度还是实践操作，都是一门不可多得的课程。