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Hadoop, HDFS et traitement distribué sur un cluster Hadoop

• Introduction générale à Hadoop et à son écosystème.
• Traitement de données.
• HDFS : le système de fichiers Hadoop.
• Les composants d’un cluster hadoop.
• L’architecture d’HDFS. Utiliser HDFS.
• L’architecture de YARN et travailler avec YARN.

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Les bases de Spark

• Introduction à Spark.
• Démarrer et utiliser la console Spark.
• Introduction aux Datasets et DataFrames Spark.
• Les opérations sur les DataFrames.

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Manipulation des dataframes, des schémas, analyse des données avec requête

• Créer des DataFrames depuis diverses sources de données.
• Sauvegarder des DataFrames. Les schémas des DataFrames.
• Exécution gloutonne et paresseuse de Spark.
• Requêter des DataFrames avec des expressions sur les colonnes nommées.
• Les requêtes de groupement et d’agrégation.
• Les jointures.

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Les RDD et requêtage de tables et de vues avec Spark SQL

• Structure fondamentale de Spark.
• Transformer les données avec des RDD.
• Agrégation des données avec les RDD de paires.
• Requêter des tables en Spark en utilisant SQL.
• Requêter des fichiers et des vues.
• L’API catalogue de Spark.

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Travailler avec Spark

• Travailler avec les Datasets Spark en Scala. Les différences entre Datasets et DataFrames.
• Créer, charger et sauvegarder des Datasets. Les opérations sur les Datasets.
• Écrire, configurer et lancer des applications Spark.
• Écrire une application Spark. Compiler et lancer une application. Le mode de déploiement d’une application.
• L’interface utilisateur web des applications Spark. Configurer les propriétés d’une application.
• Le traitement distribué avec Spark. Rappels sur les fonctionnements de Spark avec YARN.
• Le partitionnement des données dans les RDD, dans les requêtes, jobs, étapes et tâches.

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Persistance de la donnée distribuée

• La persistance des DataFrames et des Datasets.
• Les niveaux de persistances.
• Les RDD persistés

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Les algorithmes itératifs avec Spark et introduction à Spark streaming

• D’autres cas d’usages courants de Spark.
• Les algorithmes itératifs en Spark. Machine learning avec Spark.
• Introduction à Spark streaming. Créer des streaming DataFrames.
• Transformer des DataFrames. Exécuter des requêtes de streaming.

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Structured streaming avec Kafka et opérations sur des streaming Dataframes

• Introduction. Recevoir et envoyer des messages Kafka.
• Agrégation et jointure sur des streaming DataFrames.