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
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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