Spark and Databricks jobs carry more and more importance in modern data processing, including advanced analytics, AI, and machine learning. But it's common for Spark and Databricks jobs to experience performance hang-ups, or to simply fail, especially when run at scale. Troubleshooting Spark jobs is hard. In this webinar, we show you old and new ways to solve performance issues, and to diagnose, repair, and run crashed jobs. We will describe: --Why Spark and Databricks jobs fail --How to troubleshoot Spark and Databricks jobs with built-in and free tools --How Unravel adds to your Spark and Databricks troubleshooting toolkit

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19:00 - 20:00 hs GMT+1

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