Spark, développer des applications pour le Big Data

Traitement de données

  • Filière :

    Gestion de données

  • Sous-filière :

    NoSql & Big Data

  • Référence

    DB-SPK

  • Durée

    3 jours (21 h)

  • Prix unitaire HT

    2 050 € HT

Objectifs pédagogiques

  • Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark
  • Savoir intégrer Spark dans un environnement Hadoop
  • Développer des applications d’analyse en temps réel avec Spark Streaming
  • Faire de la programmation parallèle avec Spark sur un cluster
  • Manipuler des données avec Spark SQL

Public cible

  • architectes
  • chefs-de-projets
  • data-scientists
  • developpeurs

Pré-requis

Notions de calculs statistiques

Programme de la formation

Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark

  • Présentation Spark, origine du projet, apports, principe de fonctionnement
  • Langages supportés
  • Modes de fonctionnement : batch/Streaming
  • Bibliothèques : Machine Learning, IA
  • Mise en oeuvre sur une architecture distribuée
  • Architecture : clusterManager, driver, worker, …
  • Architecture : SparkContext, SparkSession, Cluster Manager, Executor sur chaque noeud
  • Définitions : Driver program, Cluster manager, deploy mode, Executor, Task, Job
  • Savoir intégrer Spark dans un environnement Hadoop

Intégration de Spark avec HDFS, HBase

  • Création et exploitation d’un cluster Spark/YARN
  • Intégration de données sqoop, kafka, flume vers une architecture Hadoop et traitements par Spark
  • Intégration de données AWS S3
  • Différents cluster managers : Spark interne, avec Mesos, avec Yarn, avec Amazon EC2
  • Atelier : Mise en oeuvre avec Spark sur Hadoop HDFS et Yarn. Soumission de jobs, supervision depuis l’interface web

Développer des applications d’analyse en temps réel avec Spark Streaming

  • Objectifs, principe de fonctionnement: stream processing
  • Source de données : HDFS, Flume, Kafka, …
  • Notion de StreamingContext, DStreams, démonstrations
  • Atelier : traitement de flux DStreams en Scala. Watermarking. Gestion des micro-batches
  • Intégration de Spark Streaming avec Kafka
  • Atelier : mise en oeuvre d’une chaîne de gestion de données en flux tendu : IoT, Kafka, SparkStreaming, Spark. Analyse des données au fil de l’eau

Faire de la programmation parallèle avec Spark sur un cluster

  • Utilisation du shell Spark avec Scala ou Python. Modes de fonctionnement. Interprété, compilé
  • Utilisation des outils de construction
  • Gestion des versions de bibliothèques
  • Atelier : Mise en pratique en Java, Scala et Python. Notion de contexte Spark. Extension aux sessions Spark

Manipuler des données avec Spark SQL

  • Spark et SQL
  • Traitement de données structurées
  • L’API Dataset et DataFrames
  • Jointures
  • Filtrage de données, enrichissement
  • Calculs distribués de base
  • Introduction aux traitements de données avec map/reduce
  • Lecture/écriture de données : Texte, JSon, Parquet, HDFS, fichiers séquentiels
  • Optimisation des requêtes
  • Mise en oeuvre des Dataframes et DataSet
  • Compatibilité Hive
  • Atelier : écriture d’un ETL entre HDFS et HBase
  • Atelier : extraction, modification de données dans une base distribuée. Collections de données distribuées. Exemples

Support Cassandra

  • Description rapide de l’architecture Cassandra
  • Mise en oeuvre depuis Spark
  • Exécution de travaux Spark s’appuyant sur une grappe Cassandra

Spark GraphX

  • Fourniture d’algorithmes, d’opérateurs simples pour des calculs statistiques sur les graphes
  • Atelier : exemples d’opérations sur les graphes

Avoir une première approche du Machine Learning

  • Machine Learning avec Spark, algorithmes standards supervisés et non-supervisés (RandomForest, LogisticRegression, KMeans, …)
  • Gestion de la persistance, statistiques
  • Mise en oeuvre avec les DataFrames
  • Atelier : mise en oeuvre d’une régression logistique sur Spark

Qualité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, nous contacter en cas de besoin d’informations complémentaires.

Programme mis à jour le