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Formation Big Data avec Apache Spark : Initiation

Comprendre les bases de la big Data sous Spark et avec Scala
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Avis (22)

Description de la formation

Spark est actuellement le projet open source le plus actif sous la plate-forme Apache Software Foundation (ASF). Il est aussi l'un des projets open source de big data le plus actif.

Spark permet aux développeurs de créer un traitement de données complexe en plusieurs étapes routines, fournissant une API de haut niveau et un cadre tolérant aux pannes qui permet aux programmeurs à se concentrer sur la logique plutôt que sur les problèmes d'infrastructure ou d'environnement comme une défaillance matérielle par exemple.

Dans cette formation vous allez vous familiariser avec les principes fondamentaux de Spark en utilisant le langage ScalaSpark est écrit en Scala. Il fonctionne en Java virtuel machines (JVM). 

Vous allez maitriser l’utilisation MapReduce avec Spark qui est une alternative à l'utilisation traditionnelle MapReduce sur Hadoop. 

L’utilisation de MapReduce avec Hadoop a été jugé inadaptée aux requêtes interactives ou temps réel, avec une faible latence applications. Un inconvénient majeur de l'implémentation MapReduce de Hadoop était sa persistance des données intermédiaires sur le disque entre le Map et le Reduce en phases de traitement. 

Dans cette formation vous allez apprendre à implémenter une structure distribuée, tolérante aux pannes et in-memory appelée Resilient Distributed Dataset (RDD). Vous allez également apprendre à traiter les données non structurées.

Dans le chapitre de Spark SQL les notions des DataFrame et DataSet ne seront plus un secret pour vous.  

Vous avez surement entendu parler du traitement des données qui arrivent en temps réel, ce qu’on appelle le Streaming. Un chapitre bien détaillé vous attend afin que vous puissiez monter en compétence rapidement avec Spark Streaming.

Objectifs

Maîtriser les concepts fondamentaux d’Apache Spark

Faire de la programmation parallèle avec Spark et Scala

Exploiter des données avec Spark SQL (utilisation de SQL)

Développer des applications avec Spark Streaming

Prérequis

Bonnes connaissances de la programmation orienté objet

Connaissances des commandes Linux/Unix

Public concerné

Développeurs

Chef de projet

Architectes

Personnes souhaitant acquérir une connaissance rapide et brève sur le monde Spark et le Big Data

Formateur : Aimad TAHI
Date de mise en ligne : 21-05-2018

Evaluations


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Ce qu'ils disent de cette formation


  • Très bonne formation

    Il y a 7 jours
  • Très bonne formation.

    Il y a 2 mois
  • Une bonne initiation au big data.

    Il y a 3 mois et 26 jours
  • Très bonne formation.

    Il y a 3 mois et 26 jours
  • Très bonne formation

    Il y a 3 mois et 28 jours
  • Très bonnes explications, je recommande ;)

    Il y a 3 mois et 29 jours
  • Excellente formation!

    Il y a 3 mois et 29 jours
  • Super ! Très explicite.

    Il y a 4 mois et 1 jours
  • Très bonne formation.

    Il y a 4 mois et 2 jours
  • Excellente formation. Merci beaucoup !

    Il y a 4 mois et 2 jours
  • Merci pou cette formation

    Il y a 4 mois et 3 jours
  • Très bonne formation.

    Il y a 4 mois et 14 jours
  • C'est vraiment une très bonne formation.

    Il y a 4 mois et 15 jours
  • Une formation de qualité.

    Il y a 4 mois et 15 jours
  • Au regard de mes attentes, M TAHI a pu m’apporter les réponses à mes questions, très instructif et parfait pour avoir les bases en Spark. Impatient de voir les prochains cours. Je le recommande.

    Il y a 4 mois et 16 jours
  • Très bonne initiation. Merci.

    Il y a 5 mois et 18 jours
  • Merci beaucoup !

    Il y a 1 an(s), 1 mois et 20 jours
  • Très belle présentation

    Il y a 1 an(s), 9 mois et 29 jours
  • Très bonne formation avec une bonne approche technique de Spark.

    Il y a 1 an(s), 10 mois et 29 jours
  • Très bonne formation. Concis et clair, le formateur est excellent.

    Il y a 2 an(s) et 17 jours
  • c'est très bien

    Il y a 2 an(s) et 18 jours
  • Très bonne formation!!!! Merci Aimad

    Il y a 2 an(s), 1 mois et 15 jours
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