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Formation : Spark Java, développer des applications pour le Big Data

Spark Java, développer des applications pour le Big Data

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Souvent présenté comme le successeur de Hadoop, SPARK simplifie la programmation des traitements BigData permettant l'utilisation de scala, Python ou Java . Cette formation apprendra aux programmeurs à traiter un flux de données en temps réel et à effectuer des traitements batch (du SQL jusqu'au Machine Learning).


Inter
Intra
Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. SPK
Prix : 2190 € H.T.
  3j - 21h00
Pauses-café et
déjeuners offerts
Financements
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Souvent présenté comme le successeur de Hadoop, SPARK simplifie la programmation des traitements BigData permettant l'utilisation de scala, Python ou Java . Cette formation apprendra aux programmeurs à traiter un flux de données en temps réel et à effectuer des traitements batch (du SQL jusqu'au Machine Learning).

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark
  • Développer des applications avec Spark Streaming
  • Mettre en œuvre un cluster Spark
  • Exploiter des données avec Spark SQL
  • Avoir une première approche du Machine Learning

Public concerné
Chefs de projet, data scientists, développeurs, architectes.

Prérequis
Bonnes connaissances du langage Java. Connaissances en Big Data.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Présentation d'Apache Spark

  • Historique du Framework.
  • Les différentes versions de Spark (Scala, Python et Java).
  • Comparaison avec l'environnement Apache Hadoop.
  • Les différents modules de Spark.
Travaux pratiques
Installation et configuration de Spark. Exécution d'un premier exemple avec le comptage de mots.

Programmer avec les Resilient Distributed Dataset (RDD)

  • Présentation des RDD.
  • Créer, manipuler et réutiliser des RDD.
  • Accumulateurs et variables broadcastées.
  • Utiliser des partitions.
Travaux pratiques
Manipulation de différents Datasets à l'aide de RDD et utilisation de l'API fournie par Spark.

Manipuler des données structurées avec Spark SQL

  • SQL, DataFrames et Datasets.
  • Les différents types de sources de données.
  • Interopérabilité avec les RDD.
  • Performance de Spark SQL.
  • JDBC/ODBC server et Spark SQL CLI.
Travaux pratiques
Manipulation de Datasets via des requêtes SQL. Connexion avec une base externe via JDBC.

Spark sur un cluster

  • Les différents types d'architecture : Standalone, Apache Mesos ou Hadoop YARN.
  • Configurer un cluster en mode Standalone.
  • Packager une application avec ses dépendances.
  • Déployer des applications avec Spark-submit.
  • Dimensionner un cluster .
Travaux pratiques
Mise en place d'un cluster Spark.

Analyser en temps réel avec Spark Streaming

  • Principe de fonctionnement.
  • Présentation des Discretized Streams (DStreams).
  • Les différents types de sources.
  • Manipulation de l'API.
  • Comparaison avec Apache Storm.
Travaux pratiques
Consommation de logs avec Spark Streaming.

Manipuler des graphes avec GraphX

  • Présentation de GraphX.
  • Les différentes opérations.
  • Créer des graphes.
  • Vertex and Edge RDD.
  • Présentation de différents algorithmes.
Travaux pratiques
Manipulation de l'API GraphX à travers différents exemples.

Machine Learning avec Spark

  • Introduction au Machine Learning.
  • Les différentes classes d'algorithmes.
  • Présentation de SparkML et MLlib.
  • Implémentations des différents algorithmes dans MLlib.
Travaux pratiques
Utilisation de SparkML et MLlib.


Modalités pratiques
Travaux pratiques
Mise en pratique des notions vues en cours à l'aide du langage Java.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Financement par les actions collectives ou clé en main
Jusqu’à 100% de prise en charge des frais pédagogiques de la formation dans la cadre des actions collectives ou des tarifs négociés avec les actions « clé en main » mises en place par les OPCO. Cliquez sur l’OPCO pour découvrir les modalités financières associées

Avis clients
3,9 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
ROMAIN P.
24/10/22
2 / 5

Le formateur est quelqu’un de très gentil visiblement mais manque un peu, il m’a semblé, de rythme et de préparation. Trop de temps passé à l’installation d’outils et les TP sont fait directement par le formateur sans laisser la place aux élève de travailler. Autant regarder un tuto youtube. Rien sur la mise en place d’un cluster Spark. Trop peu sur le rôle de Spark, sa réelle plus-value dans un
THOMAS M.
24/10/22
5 / 5

Très bien, même si la dernière partie m’intéressait moins
MIKHAIL A.
24/10/22
5 / 5

J’ai apprécié que chaque thématique soit matérialisée par un exemple pratique en partant d’une "feuille blanche" et en s’appuyant sur des outils variés (flux réseau, base de données postgresql et redis, kafka...).


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Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
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Classe à distance