Spark avec Databricks

Jour 1

Introduction

• Qu'est-ce que Databricks ?
• Quels sont les composants de Databricks ?
• Démonstration : comprendre l'environnement de Databricks
• Créer un compte sur Databricks
• Créer un cluster sous Databricks
• Considération matérielle
• Databricks et le Cloud

Databricks : opérations

• Création de votre premier projet Spark sous Databricks
• Importer et exporter les données sous Databricks
• Accéder aux différentes sources de données
• Manager le cluster
• Créer un job sous Databricks
• Explorer les Data set
• Lancer le Notebook
• Premier code sous Notebook
• Exporter le code sous Databricks

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Explorer et configurer votre Databricks
• Coder sur Databricks

Jour 2

Spark : introduction

• Batch vs le temps réel dans le Big Data Analytics
• Introduction à Spark
• Vue d'ensemble de Spark
• Ecosystème Spark
• Spark vs Hadoop
• Architecture Spark
• Streaming Data Spark
• Spark Standalone cluster
• Spark Web UI

Jour 3

Azure Databricks

• Qu'est-ce que Azure Databricks ?
• Quels sont les composants d'Azure Databricks ?
• Démonstration : comprendre l'environnement Azure Databricks
• Chargement des données
• Transformer et nettoyer les données
• ETL dans Azure Databricks
• Extraction à partir des Azure Storage Services
• Lecture de plusieurs formats de fichiers
• Application de schémas
• Apprentissage automatique dans Azure Databricks
• Streaming dans Azure Databricks

Spark : concepts

• Remise à niveau Python / Scala
• RDD (Resilient Distributed Dataset)
• DataFrame
• SQL
• Streaming
• MLlib
• GraphX

Spark : opérations

• Transformations dans le RDD (Resilient Distributed Dataset)
• Actions dans le RDD
• Spark SQL et DataFrame
• SQLContext dans Spark SQL
• Travailler avec les DataFrames
• Implémentation d'un exemple pour Spark SQL
• Intégration de Hive et Spark SQL
• Support pour JSON et les formats des "Parquet Files"
• Implémentation de la Data Visualization avec Spark
• Chargement de données
• Les requêtes Hive à travers Spark
• Spark Streaming
• Les transformations dans Spark Streaming
• La "fault tolerance" dans Spark Streaming
• Niveaux de parallélismes
• Machine Learning
• Types de données
• Algorithmes et statistiques
• Classification et régression
• Clustering
• Filtrage collaboratif

Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation