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Ecosystème Spark et Traitements Distribués

Data > Data Engineering, Architecture & Cloud


Une formation de 2 jours pour maîtriser Apache Spark : architecture distribuée, programmation Spark, optimisation des performances et intégration avec l'écosystème Big Data.

La formation en 6 mots clés

Apache Spark

Traitements distribués

PySpark

RDD

Data Engineering

Big Data

Informations Pratiques et Programme

Prérequis


Connaissances de base en Data et en programmation

Durée


2 jours

Contenu Technique de la Formation


Les contenus techniques de cette formation sont :

  • Architecture et concepts
  • Programmation
  • Optimisation des performances
  • Intégration avec d’autres outils

Objectifs de la Formation


Cette formation vise à fournir aux participants les compétences nécessaires pour développer et exécuter des applications de traitement de données à grande échelle avec Spark. Les objectifs d'apprentissage comprennent :

  • Comprendre l'architecture et les concepts de base de Spark
  • Savoir programmer avec Spark en utilisant l'API Spark et Spark SQL
  • Optimiser les performances des traitements Spark
  • Intégrer Spark avec d'autres outils et frameworks pour des cas d'utilisation spécifiques

Table des Matières


Introduction à Spark

  • Présentation de Spark et son écosystème
  • Comparaison avec d'autres frameworks de traitement de données


Architecture et concepts de base

  • Composants et architecture de Spark
  • Le concept de RDD (Resilient Distributed Datasets)
  • Transformations et actions dans Spark


Programmation avec Spark

  • Utilisation de l'API Spark pour le développement d'applications
  • Manipulation des RDDs avec des opérations de transformation et d'action
  • Utilisation de Spark SQL pour l'analyse de données structurées
  • Utilisation de Spark Streaming pour le traitement des données en continu


Optimisation des performances

  • Techniques d'optimisation des traitements Spark
  • Utilisation de l'échantillonnage et de la mise en cache pour améliorer les performances
  • Réglage des paramètres de configuration pour une exécution efficace


Intégration avec d'autres outils et frameworks

  • Utilisation de Spark avec Hadoop et autres systèmes de fichiers distribués
  • Intégration avec des bases de données externes
  • Utilisation de Spark avec des outils de machine learning et de graph processing


En Pratique


  • La formation est axée sur le développement et l'utilisation de Spark pour le traitement de données à grande échelle. Les exercices proposés permettront aux participants de mettre en pratique les concepts et les techniques enseignés. Les exercices seront basés sur des cas d'utilisation réels et utiliseront des jeux de données adaptés.

Modalités et Inscription


Cette formation est proposée selon deux formules pour s'adapter au mieux à vos besoins :


Session régulière

Des sessions sont organisées à intervalles réguliers. Demandez les prochaines dates planifiées pour vous inscrire à la prochaine session.


Sur mesure & intra-entreprise

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