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Traitement de données massives avec Apache Spark

Quelles sont les principales fonctionnalités d'Apache Spark ?
Spark permet aux programmeurs d'écrire rapidement des applications dans Java, Scala, Python, R et SQL, ce qui en fait une solution accessible aux développeurs, aux data scientists et aux experts commerciaux avec des connaissances en statistiques.
Comment Spark stocke les données ?
Attention, Spark ne gère pas les données lui-même : il s'occupe uniquement du calcul en s'appuyant sur une infrastructure de données distribuées pour gérer leur stockage au sein du cluster.
Quelle est la différence entre Spark et Hadoop ?
Spark est une technologie plus avancée que Hadoop, car Spark utilise l'intelligence artificielle et le machine learning (AI/ML) pour le traitement des données.
Cependant, de nombreuses entreprises utilisent Spark et Hadoop ensemble pour atteindre leurs objectifs d'analyse de données.
Quand utiliser Spark ? Une formation spécialisée sur Python permet d'utiliser ce framework d'Apache pour réaliser tous les projets Big Data.
Le calcul distribué rapide et performant effectué par l'outil est très utile pour le développement d'applications, le data engineering, la data science et la Data Analysis.

Apache Spark est le framework de référence pour le traitement massif de données. Il permet d'exploiter de multiples nœuds de calcul, tout en stockant les opérations en mémoire vive. Ainsi, vous choisissez vous-même le niveau de parallélisation souhaité.

Traitement de données massives avec Apache Spark

Quelles sont les principales fonctionnalités d'Apache Spark ?

Comment Spark stocke les données ?

Quelle est la différence entre Spark et Hadoop ?