Formation Spark Tuning Avancé
Présentation
Créé en 2009 à Berkeley, Spark est en train de devenir la plateforme « Big Data » privilégiée, qui remplace peu à peu l’écosystème Hadoop, grâce à des API unifiées en Java, Scala, Python, RDD qui le rendent très facile d’usage.
Après une introduction au langage Scala, et une explication de Spark, nous étudierons l’api RDD, les dataframes, le Spark Streaming. Nous verrons ensuite Spark en production et finirons sur une introduction au Machine Learning. À chaque fois des exercices pratiques sur des clusters de machines avec des datasets significatifs permettront d’assimiler par la pratique les concepts présentés.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable en date (Spark 2.3.2 à la date de l’article).
Objectifs
- Être capable d’installer et d’utiliser Spark 2 et ses nouveautés de manière autonome
- Être capable d’utiliser Scala comme langage principal dans Spark
- Comprendre et optimiser les dataframes
- Appréhender le tuning sur Spark en production en utilisant les bonnes pratiques
Public visé
Développeurs, Architectes, Administrateurs systèmes, DevOps
Pré-requis
- Connaissances de base d’un système Unix
- Connaissance de Python
Programme de la formation Spark et Tuning avancé
Jour 1 – Introduction Scala et Spark
Pourquoi Scala est le langage du Bigdata ?
Introduction au paradigme fonctionnel
Installation des environnements
Hands-on Scala
- Syntaxe
- Pattern matching
- API collection
- Les types fonctionnels
Pourquoi Spark ?
Architecture de Spark
Jour 2 – Comprendre et utiliser Spark
L’API RDD
- Présentation des RDD
- PairedRDD
- Manipulation de l’api RDD (transformations , actions ….)
- L’import et l’export depuis et vers : cSv, Avro et Elasticsearch
Dataframe
- Présentation des Dataframes
- L’api Dataframe et UDF
- SqlContext
- Utilisation de SQL avec des Dataframes
- Les Datasets
Jour 3 – Dataframe et optimisation
Optimisation
- L’analyse du DAG via Spark-UI
- Pattern d’optimisation
- Cache et persistance
- Impact de la localité des données sur les performances
Spark streaming
- StreamingContext
- DStream
- Continuous Aggregations
- Analyse temps-réel depuis un Apache Kafka
- Les problématiques des garanties de livraison
- Spark vs Flink
Jour 4 – Spark en prod et conclusion
Spark en production
- Spark en cluster : Yarn, Mesos, Standalone
- Yarn client vs Yarn cluster
- Stockage (HDFS, S3, Cassandra ….)
Architecture
- Architecture Lambda
- Architecture Kappa
Introduction au Machine Learning (Optionnel)
- Les classes d’algorithmes pour le ML : supervisé et non supervisé
- Les algorithmes de ML
- Comment fonctionne l’algorithme de la régression linéaire et / ou de la régression
logistique - Mise en pratique d’un algorithme de régression linéaire ou la régression logistique
2 modules spécifiques sont disponibles en Intra-entreprise uniquement
Module for Data Engineer – Spark Scala
Jour 1 – RDD & Dataframes
L’API RDD
- Présentation des RDD
- PairedRDD
- Manipulation de l’api RDD (transformations , actions, etc.)
- L’import et l’export depuis et vers : cSv, Parquet
Dataframe
- Présentation des Dataframes
- L’api Dataframe et UDF
- Utilisation de SQL avec des Dataframes
- Les Datasets
Jour 2 – Mise en prod & Optimisation
Optimisation
- L’analyse du DAG via Spark-UI
- Pattern d’optimisation
- Cache et persistance
- Impact de la localité des données sur les performances
Spark en production
- Spark en cluster : Yarn, Mesos, Standalone
- Yarn client vs Yarn cluster
- Stockage (HDFS, S3, Cassandra, etc.)
Module for Data Scientist – Spark Python
Jour 1 – RDD & Dataframes
L’API RDD
- Présentation des RDD
- PairedRDD
- Manipulation de l’api RDD (transformations, actions, etc.)
- L’import et l’export depuis et vers : CSV, Parquet
Dataframe
- Présentation des Dataframes
- L’api Dataframe et UDF
- Utilisation de SQL avec des Dataframes
- Les Datasets
Jour 2 – Spark ML/ MLlib
Algorithmes
- Les classes d’algorithmes pour le ML : supervisé et non supervisé
- Les algorithmes de ML
- Comment fonctionne l’algorithme de la régression linéaire, la régression
- Logistique, Random Forest…
- Clustering : KNN, K-mean
MLlib
- Introduction à MLlib 2.0
- Pipelines : Transformer, Estimator, Model
- Cross-Validation
- Hyperparameters tuning
- ML persistence: sauvegarde et chargement des pipelines
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Nos Formateurs Référents
Walid
Témoignages
Il y a peut être un peu trop de temps passé sur le rappel des notions de RDD, DataFrame et Dataset.
Afficher tous les témoignages
Il y a peut être un peu trop de temps passé sur le rappel des notions de RDD, DataFrame et Dataset.
2 jours sont un peu court, pépère un peu plus long pour des questions concernent des sujets du travail
Très bon formateur !
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