Spark - traitement des données par Micropole Learning Solutions

Introduction au Big Data.
- Apache Spark.
- Spark version MapReduce.
- Architecture de Spark.
- Interagir avec Spark.
- Resilient Distributed Datasets (RDD).
Poste de travail.
- Différents composants ( Kafka, Spark, Cassandra).
- Outils de développement.
- Travaux Pratiques.
Introduction à Scala.
- Les types de données.
- La manipulation des données (Map, FlatMap,For).
- La programmation fonctionnelle.
- L'approche immutable.
- Exercices.
Kafka, fonctionnement.
- TP Kafka.
- Spark Streaming.
- Développement Spark Streaming.
- Générer une source de données.
- Faire un traitement.
Présentation SOL.
- Concevoir un modèle de données.
- Ecrire des requêtes.
- Spark SOL.
- TP simples.
Support Cassandra.
- Description rapide de l'architecture Cassandra.
- Mise en oeuvre depuis Spark.
- Exécution de travaux Spark s'appuyant sur une grappe Cassandra.

- Se former à Spark, l'utiliser en ligne de commande et en développement.
- L'interfacer avec d'autres composants Big Data comme Kafka et Cassandra.
- Comprendre les notions de base des RDD (Resilient Distributed Datasets) et le partitionnement, le pipelining et les calculs de données.
- Comprendre les implications et les optimisations de performance lors de l'utilisation de Spark.