Formation Apache Spark

Introduction

Définition du Big Data et des calculs
À quoi sert Spark
Quels sont les avantages de Spark

Applications évolutives

Identifier les limites de performances des CPU modernes
Développer les modèles de traitement en parallèle traditionnels

Créer des algorithmes parallèles

Utiliser la programmation fonctionnelle pour l'exécution des programmes en parallèles
Retranscrire des difficultés rencontrées sur le terrain dans des algorithmes parallèles

Structures de données parallèles

Répartir les données dans le cluster avec les RDD (Resilient Distributed Datasets) et les DataFrames
Répartir l'exécution des tâches entre plusieurs nœuds
Lancer les applications avec le modèle d'exécution de Spark

Structure des clusters Spark

Créer des clusters résilients et résistants aux pannes
Mettre en place un système de stockage distribué évolutif

Gestion du cluster

Surveillance et administration des applications Spark
Afficher les plans d'exécution et les résultats

Choisir l'environnement de développement

Réaliser une analyse exploratoire avec le shell Spark
Créer des applications Spark autonomes

Utiliser les API Spark

Programmation avec Scala et d'autres langages compatibles
Créer des applications avec les API de base
Enrichir les applications avec les bibliothèques intégrées

Interroger des données structurées

Traiter les requêtes avec les DataFrames et le code SQL embarqué
Développer SQL avec les fonctions définies par l'utilisateur (UDF)
Utiliser les ensembles de données aux formats JSON et Parquet

Intégration à des systèmes externes

Connexion aux bases de données avec JDBC
Lancer des requêtes Hive sur des applications externes

Qu'appelle-t-on flux de données ?

Utiliser des fenêtres glissantes
Déterminer l'état d'un flux de données continu
Traiter des flux de données simultanés
Améliorer les performances et la fiabilité

Traiter les flux des sources de données

Traiter les flux des sources intégrées (fichiers journaux, sockets Twitter, Kinesis, Kafka)
Développer des récepteurs personnalisés
Traiter les données avec l'API Streaming et Spark SQL

Classer les observations

Prévoir les résultats avec l'apprentissage supervisé
Créer un élément de classification pour l'arbre de décision

Identifier les schémas récurrents

Regrouper les données avec l'apprentissage non supervisé
Créer un cluster avec la méthode k-means

Développer des applications métier avec Spark

Mise à disposition de Spark via un service Web RESTful
Générer des tableaux de bord avec Spark

Utiliser Spark sous forme de service

Service cloud vs. sur site
Choisir un fournisseur de services (AWS, Azure, Databricks, etc.)

Développer Spark pour les clusters de grande taille
Améliorer la sécurité des clusters multifournisseurs
Suivi du développement continu de produits Spark sur le marché
Projet Tungsten : repousser les performances à la limite des capacités des équipements modernes
Utiliser les projets développés avec Spark
Revoir l'architecture de Spark pour les plateformes mobiles