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Intelligence Artificielle, Big Data
Formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data
Découvrez comment maîtriser Spark Avancé pour gérer et analyser de grands volumes de données. Améliorez vos compétences en optimisation et performances Big Data et prenez en charge vos projets de data science avec efficacité.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser les API RDD, DataFrame et Dataset pour traiter des données de grande ampleur
- Optimiser les performances Spark pour des traitements rapides et efficaces
- Développer des compétences avancées en Spark SQL, Structured Streaming et Déploiement d'applications
- Analyser et résoudre des problèmes de performance dans des applications Spark
01.Rappels Spark Core et Architecture Distribuée
- —Architecture distribuée Spark : Driver, Executors, Cluster Managers
- —Rappels fondamentaux sur les RDD (Resilient Distributed Datasets)
- —Fonctionnement du Job, Stage, Task
- —Persistance et Caching (MEMORY_ONLY, DISK_ONLY)
- —Concepts de DAG (Directed Acyclic Graph) Scheduling
02.Deep Dive sur les DataFrames et Colonnes
- —Comprendre les DataFrames : StructType, Column
- —Création de DataFrames depuis diverses sources (CSV, JSON, Parquet)
- —Opérations de sélection, renommage et réordonnancement de colonnes
- —Fonctions d'agrégation et groupements avancés
- —Jointures (inner, outer, left, right) et leur optimisation
03.Introduction aux Datasets et Typage Fort
- —Le concept de Dataset : Avantages du typage fort sur DataFrame
- —Création de Datasets à partir de RDD et de DataFrames
- —Encoder implicites et explicites (RowEncoder, ProductEncoder)
- —Opérations de transformation et d'action sur les Datasets
- —Comparaison DataFrame vs Dataset : Quand utiliser quoi ?
04.Optimisation des Performances Spark SQL
- —Catalyseur Optimizer : Fonctions Rule-Based et Cost-Based
- —Exécution de requêtes SQL : Plan physique et logique
- —Broadcast Joins et Shuffle Joins : Définition, cas d'usage
- —Stratégies de partitionnement et de co-localisation des données
- —Utilisation des Vues et des Tables temporaires
05.Gestion des Données Temporelles et Fenêtrées
- —Manipulation des dates et heures avec Spark SQL
- —Fonctions de fenêtrage (Window Functions) : Agrégation, Ranking
- —Over clause et partitionnement de fenêtre
- —Analyse de séries temporelles : Gaps, Lags, Leads
- —Techniques avancées pour les données événementielles
06.Techniques Avancées de Shuffle et Skewness
- —Deep dive sur le Shuffle : Phases, impact performance
- —Identification et gestion du Skew (déséquilibre de données)
- —Salting des clés : Stratégies pour réduire le skew
- —Cache et Persistance avancée pour réduire le shuffle
- —Monitoring du Shuffle via Spark UI
07.Connecteurs et Ecosystèmes Distribués
- —Connecteurs Big Data : HDFS, S3, ADLS
- —Intégration avec Apache Kafka (Spark Streaming, Structured Streaming)
- —Connexion aux bases de données relationnelles (JDBC)
- —Utilisation de Delta Lake : ACID transactions sur Data Lake
- —Interopérabilité avec Parquet, ORC, Avro
08.Spark Streaming et Structured Streaming
- —Rappels DStreams : Modèle par micro-batch
- —Introduction à Structured Streaming : Modèle de requêtes continues
- —Sources de données (files, Kafka, socket) et Sinks (console, HDFS)
- —Traitement d'événements : watermark, agrégations temporelles
- —Tolérance aux fautes et modes de déploiement
09.Débogage et Monitoring de Jobs Spark
- —Utilisation avancée de l'interface utilisateur Spark UI
- —Comprendre les onglets : Jobs, Stages, Tasks, Storage, Environment, Executors
- —Analyse des logs et gestion des erreurs
- —Profiling des performances et identification des goulots d'étranglement
- —Outils de monitoring externes (Grafana, Prometheus)
10.Développement et Déploiement d'Applications Spark
- —Développement d'applications Spark en Scala et Python (PySpark)
- —Packaging des JARs Spark et des dépendances (sbt, Maven, poetry)
- —Modes de déploiement : Client, Cluster (YARN, Mesos, Kubernetes)
- —Soumission de jobs Spark (spark-submit)
- —Gestion des configurations et des propriétés d'exécution
11.Bonnes Pratiques de Code et Design Pattterns
- —Conception d'architectures de données robustes avec Spark
- —Stratégies de repartitionnement et de ré-partitionnement
- —Gestion de la mémoire et Garbage Collection (GC)
- —Techniques d'optimisation pour de grands datasets (skew, OOM)
- —Test unitaire et fonctionnel de code Spark
12.Cas Pratiques et Optimisation Avancée
- —Analyse et optimisation d'un pipeline de données complexe
- —Utilisation d'Adaptive Query Execution (AQE)
- —Implémentation de jointures avancées (Bucketing, Co-Grouping)
- —Techniques de gestion des données semi-structurées
- —Résolution de problèmes réels de performance Spark
Maîtriser DataFrames, Datasets et Spark SQL
Exploiter pleinement les API DataFrame et Dataset pour manipuler et transformer des données structurées. Écrire des requêtes Spark SQL optimisées pour l'analyse et la gestion de grands volumes de données.
Optimiser les Performances Spark au-delà de l'ordinaire
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de performance (shuffle, skew, mémoire). Appliquer des techniques avancées (Broadcast Joins, Caching, Partitioning) pour accélérer significativement les traitements distribués.
Débugger, Monitorer et Déployer des Applications Spark
Utiliser Spark UI et les logs pour le débogage. Maîtriser le déploiement de jobs Spark sur différents gestionnaires de clusters (YARN, K8s) et configurer les applications.
Traiter des Flux de Données avec Structured Streaming
Concevoir et implémenter des applications de traitement de flux en temps quasi réel à l'aide de Spark Structured Streaming, intégrant des sources comme Kafka et gérant les états et les fenêtrages. ```
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data — pourquoi la choisir ?
🎯
Expertise des API RDD et DataFrame
Apprenez à maîtriser les API RDD et DataFrame pour un traitement efficace de grandes quantités de données, garantissant des performances optimales.
🚀
Optimisation des performances Spark
Découvrez des techniques avancées pour optimiser les performances de Spark SQL, réduisant ainsi le temps de traitement et améliorant l'efficacité.
📊
Compétences en Spark SQL avancées
Développez des compétences approfondies en Spark SQL, vous permettant d'effectuer des analyses complexes sur vos jeux de données.
⏱️
Gestion des données temporelles
Apprenez à gérer efficacement les données temporelles et à utiliser des techniques de fenêtrage pour des analyses précises et pertinentes.
🔍
Analyse des problèmes de performance
Formez-vous à identifier et résoudre les problèmes de performance dans vos applications Spark, garantissant des déploiements réussis.
📈
Techniques avancées de Shuffle et Skewness
Maîtrisez les techniques avancées de gestion de Shuffle et Skewness pour améliorer la répartition des données et optimiser les performances globales.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data.
Poser une questionLa formation se concentre sur la maîtrise de Spark Avancé, l'optimisation des performances et la gestion de grandes quantités de données.
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Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Excellente formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances B…, dense mais bien équilibrée entre théorie et pratique. Le formateur maîtrise parfaitement son domaine et répond à toutes les questions.”
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Laura F.
Chargé·e de mission · Clinique privée
“J'ai suivi la formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances B… dans le cadre d'un plan de développement interne. Très bonne structure, rythme adapté aux actifs. Je recommande IMI Executive Solutions sans hésiter.”
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Pierre V.
Directeur·rice adjoint·e · Coopérative agricole
“La formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances B… a vraiment répondu à mes attentes. Contenu à jour, formateur expert, et j'ai pu appliquer les acquis dès le lendemain dans mon poste.”
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Amina K.
Consultant·e · Chambre de commerce
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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- Familiarité avec les concepts de bases de données et de traitement de données.
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