Stream Processing and Analysis with Apache Spark - French

Ce cours guide les apprenants sur la manière de développer des applications de traitement de stream évolutives et tolérantes aux pannes en utilisant l'API Spark Structured Streaming sur Databricks.

Remarque: Databricks Academy passe à un format basé sur des cahiers de travail pour les sessions en présentiel au sein de l'environnement Databricks, et abandonne ainsi l'utilisation de présentations PowerPoint pour les cours magistraux. Vous pouvez accéder aux cahiers de travail des cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Dans ce cours, le contenu a été conçu pour des participants disposant des compétences, connaissances et aptitudes suivantes:

• Connaissances de base en programmation

• Familiarité avec Python

• Compréhension de base des requêtes SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)

• Familiarité avec les concepts de traitement des données

• Compréhension de base d'Apache Spark

Outline

Introduction au traitement de flux

• Introduction au traitement de flux

• Démo: Votre première requête streaming

Spark Structured Streaming

• Spark Structured Streaming

• Démo: Introduction à Spark Structured Streaming

• Laboratoire: Création de requêtes Streaming

Agrégations de stream, fenêtres et filigranes

• Agrégations de stream, fenêtres et filigranes

• Démo: Agrégation par fenêtre dans Spark Structured Streaming

• Laboratoire: Agrégation par fenêtre et données tardives

Mode Temps Réel

• Mode Temps Réel dans Structured Streaming

• Démo: Kafka vers Spark en temps réel avec visualisation en direct

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Apache Spark Programming with Databricks - French

Ce cours d'introduction constitue un point de départ approprié pour apprendre le Data Engineering avec Databricks.

Ci-dessous, nous décrivons chacun des quatre modules de quatre heures inclus dans ce cours.

Remarque : pour les quatre modules suivants, Databricks Academy adopte progressivement un format basé sur des notebooks pour les sessions en salle de classe au sein de l'environnement Databricks, abandonnant l'utilisation de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de lab Vocareum.

Introduction to Apache Spark

Ce cours accessible aux débutants couvre les fondamentaux d'Apache Spark pour le traitement de données à grande échelle. Vous explorerez l'architecture distribuée de Spark, maîtriserez l'API DataFrame et apprendrez à lire, écrire et traiter des données avec Python. Grâce à des exercices pratiques, vous développerez les compétences nécessaires pour exécuter efficacement des transformations et des actions Spark.

Developing Applications with Apache Spark

Maîtrisez le traitement de données à grande échelle avec Apache Spark dans ce cours. Apprenez à construire des pipelines ETL efficaces, à effectuer des analyses de données avancées et à optimiser les transformations de données distribuées à l'aide de l'API DataFrame de Spark. Explorez le regroupement, l'agrégation, les jointures, les opérations sur les ensembles et les fonctions de fenêtrage. Travaillez avec des types de données complexes tels que les tableaux, les maps et les structs, tout en appliquant les meilleures pratiques d'optimisation des performances.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

Ce cours couvre les composants essentiels de la plateforme Databricks et Apache Spark avec Delta Lake, en mettant l'accent sur l'architecture Lakehouse, Unity Catalog et les techniques de Gestion des données telles que les Transactions ACID et la maintenance des tables. De plus, il enseigne aux étudiants comment Optimiser la performance des requêtes grâce au partitionnement, aux shuffles et aux outils de réglage, tout en utilisant le Spark UI pour surveiller les applications et résoudre les goulots d'étranglement.

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Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - French

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Developing Applications with Apache Spark - French

Remarque: pour les fichiers de cours SCORM, veillez à fermer la fenêtre SCORM une fois le contenu terminé. Ne cliquez pas sur le bouton « Next Lesson », car cela pourrait empêcher le module SCORM d'être marqué comme terminé.

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