Formation Apache Spark
Public admis
- Salarié en Poste
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- Entreprise
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Objectifs de la formation
- Développer des applications avec Spark - Utiliser les bibliothèques pour SQL, les flux de données et l'apprentissage automatique - Retranscrire des difficultés rencontrées sur le terrain dans des algorithmes parallèles - Développer des applications métier qui s'intègrent à Spark
| Tarif |
A partir de 2 760,00 € |
| Durée | 4 jour(s) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 760,00 € |
| Durée | 4 jour(s) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Programme
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
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
- Identifier les différences entre SGBD SQL et SGBD NoSQL
- Évaluer les apports et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL
- Identifier les principaux acteurs et solutions du marché pour chaque modèle de données
- Appréhender les champs d'application des SGBD NoSQL en opérationnel et en analytique
- Appréhender les différentes architectures, modèles de données et implémentations techniques
- Identifier les critères de choix
| Tarif |
A partir de 1 590,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Installer et configurer Spark SQL
- Réaliser des analyses de données en utilisant Spark SQL
- Requêter des jeux de données dans différents formats
- Visualiser les données et effectuer des requêtes sur les résultats
| Tarif |
A partir de 1 400,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Installer et administrer des bases de données sous la solution NoSQL Apache Cassandra
- Décrire l'architecture de NoSQL Apache Cassandra et ses apports par rapport aux autres solutions
- Installer et configurer le SGBD NoSQL Apache Cassandra
- Administrer et sécuriser un cluster Cassandra
- Définir le CQL (Cassandra Query Language)
- Créer une base de données et manipuler ses objets
- Expliquer la notion de grappe au sein de la base de données.
| Tarif |
A partir de 2 080,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
8 jours (56 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
2 jours (14 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
2 jours (14 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Développer une application s’appuyant sur Spark
- Connaître les différents concepts sous-jacents et les APIs
- Exécuter, tester, optimiser une application utilisant Spark
- Appréhender les problématiques de machine learning avec SparkML
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les caractéristiques principales de Spark et des Databricks
- Décrire comment les DataFrames sont créées et évaluées dans Spark
- Appliquer les transformations DataFrame pour traiter et analyser les données
- Appliquer le streaming structuré pour traiter les données en continu.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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