Plan du cours
Introduction
- Apache Spark vs Hadoop MapReduce
Vue d'ensemble des caractéristiques et de l'architecture de Apache Spark.
Choix d'une langue Programming
Mise en place Apache Spark
Création d'un exemple d'application
Choix de l'ensemble des données
Exécution Data Analysis sur les données
Traitement des données structurées avec Spark SQL
Traitement des données en continu avec Spark Streaming
Intégration d'Apache Spark avec les outils de la 3ème partie Machine Learning.
Utilisation de Apache Spark pour le traitement graphique
Optimiser Apache Spark
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience de la ligne de commande Linux
- Compréhension générale du traitement des données
- Expérience de la programmation avec Java, Scala, Python ou R
Audience
- Développeurs
Nos Clients témoignent (2)
Engagement et volonté de clarifier les sujets secondaires.
Marek - Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Formation - Apache Spark Fundamentals
Traduction automatique
L'expérience pratique du formateur, qui ne colore pas la solution discutée mais n'introduit pas non plus de préjugés négatifs. J'ai le sentiment que le formateur me prépare à l'utilisation réelle et pratique de l'outil - ces détails précieux ne se trouvent généralement pas dans les livres.
Krzysztof Miodek - Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Formation - Apache Spark Fundamentals
Traduction automatique