Formation Maîtriser Spark Avancé : Optimisation et Performances Big Data

01.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

02.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

03.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

04.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

05.Performances avancées sur les UDFs et DataFrames

06.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

07.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

08.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

09.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

10.Optimisation de la mémoire et gestion des garbage collections

11.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

12.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