Formation Apache Spark

icon public

Public : Développeurs, architectes système et responsables techniques qui veulent déployer des solutions Spark dans leur entreprise

icon horloge

Durée : 4 jour(s)

Syllabus de la formation Apache Spark

Pré-requis : Maîtrise de la programmation orientée objet en Java ou en C#

Objectifs : - 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

Sanction : Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Taux de retour à l’emploi : Aucune donnée disponible

Référence : BUS100299-F

Accessibilité : Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap

À partir de

1 075,00 € HT / jour

2 208,00 €HT

1 535,71 € HT

Pour 10 heures utilisables pendant 12 mois

2 760,00 € HT

Tarif plein:

  • Paiement à 60 jours
  • Report possible à J-3
  • 3 tickets d'assistance
Contacter Dawan

Programme de 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

  • Un support et les exercices du cours pour chaque stagiaire
  • Un formateur expert ayant suivi une formation à la pédagogie
  • Boissons offertes pendant les pauses en inter-entreprises
  • Salles lumineuses et locaux facilement accessibles
  • Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum
  • Matériel pour les formations présentielles informatiques : un PC par participant
  • Positionnement à l'entrée et à la sortie de la formation
  • Certification CPF quand formation éligible
  • Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap :
    Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins.

Suite de parcours et formations associées

Pour suivre une session à distance depuis l'un de nos centres, contactez-nous.

Aucune date de programmée actuellement. Pour plus d'information sur les prochaines sessions, nous vous invitons à joindre le service commercial par téléphone au 02/318.50.01 (prix d'un appel local) ou depuis notre formulaire de contact.

Nos centres de formation

  • Bruxelles

    Rue de la Loi, 23

    1040 Bruxelles

  • Distance

    32 Boulevard Vincent Gâche

    44000 Nantes

  • Luxembourg

    5 Rue Goethe

    L-1637 Luxembourg