Formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data

Programme de la formation
Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data

• Rappels fondamentaux et architecture Spark

  - Architecture distribuée HDFS, YARN, Spark Standalone
  - RDD, DataFrame, Dataset : différences et cas d'usage avancés
  - Exécution de jobs Spark : stages, tasks, DAG
  - Configuration de base Spark et Spark UI

• Optimisation des performances Spark SQL et DataFrames (Partie 1)

  - Présentation du Catalyst Optimizer et Tungsten
  - Stratégies de jointure Spark : Broadcast, Sort-Merge, Shuffle Hash
  - Techniques d'optimisation des shuffles
  - Gestion des types de données et schémas optimisés

• Optimisation des performances Spark SQL et DataFrames (Partie 2)

  - Caching et persistance des DataFrames/RDDs
  - Partitionnement et distribution des données
  - Utilisation des UDFs et UDAFs : bonnes pratiques et pièges
  - Analyse et interprétation des plans d'exécution

• Traitement de données complexes et déséquilibrées

  - Gestion des données manquantes et inconsistantes
  - Techniques de traitement des données déséquilibrées (skew)
  - Gestion des types complexes : structs, arrays, maps
  - Bonnes pratiques pour les données semi-structurées

• Performances avancées sur les UDFs et DataFrames
• Introduction à Spark Streaming et Structured Streaming

  - Concepts fondamentaux de Spark Streaming : DStreams, micro-batching
  - Architecture de Structured Streaming : Sources, Sinks, Triggers
  - Gestion des états et watermark en Structured Streaming
  - Intégration avec Kafka et autres sources de streaming

• Traitement avancé avec Structured Streaming

  - Jointures et agrégations sur des flux de données
  - Déduplication et gestion des événements tardifs
  - Handling des erreurs et tolérance de panne
  - Monitoring d'applications Structured Streaming

• Sécurité et gouvernance des données sur Spark

  - Authentification et autorisation avec Spark
  - Chiffrement des données en transit et au repos
  - Intégration avec des systèmes de sécurité (Kerberos, Ranger)
  - Gestion des logs et auditabilité

• Déploiement et gestion des applications Spark en production

  - Stratégies de déploiement : YARN, Kubernetes, Databricks
  - Tuning des ressources pour les clusters Spark
  - Ordonnancement et monitoring des jobs Spark
  - Automatisation du déploiement avec CI/CD

• Optimisation de la mémoire et gestion des garbage collections
• Techniques avancées de debugging et de troubleshooting

  - Utilisation poussée de l'interface utilisateur Spark UI
  - Analyse des logs Spark et des métriques
  - Identification et résolution des goulots d'étranglement
  - Stratégies de résolution des problèmes complexes

• Bonnes pratiques de développement et cas d'usage complexes

  - Design patterns pour les applications Spark robustes
  - Cas d'usage réels : machine learning, graphes, ETL avancés
  - Intégration avec d'autres outils de l'écosystème Big Data
  - Tendances futures de Spark et de l'analyse Big Data