Ce cours offre un voyage complet dans Apache Spark avec Scala, conçu pour les apprenants qui veulent analyser, concevoir, mettre en œuvre et évaluer des applications Big data. En commençant par les fondements de l'architecture Spark et de la programmation Scala, les apprenants exploreront les variables, les fonctions, les collections et les concepts Scala avancés tels que les traits, les classes abstraites et la gestion des exceptions. Le cours avance ensuite dans les opérations Spark RDD, le streaming, le fenêtrage et le checkpoint, aidant les apprenants à appliquer des transformations distribuées et à mettre en œuvre des pipelines de données en temps réel. Enfin, les participants construiront des projets intégrés à l'aide de Maven, connecteront Spark à des systèmes externes tels que les API de Twitter et évalueront l'impact de Hadoop 1.x par rapport à 2.x dans la gestion des ressources pour les applications évolutives. À la fin de ce cours, les participants seront en mesure d'appliquer les principes fondamentaux de Scala, de différencier les transformations et les actions RDD, de mettre en œuvre Spark Streaming avec une tolérance aux pannes et de construire des solutions de big data en temps réel, se positionnant ainsi dans des rôles d'ingénierie de données, d'analyse de big data et de développement de données en temps réel.



Apache Spark avec Scala : Construction et analyse des données de référence
Ce cours fait partie de Spécialisation Spark et Python pour le Big data avec PySpark

Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
Ce que vous apprendrez
Appliquer les principes fondamentaux de Scala, notamment les variables, les fonctions et les concepts avancés.
Mettre en œuvre les opérations Spark RDD, le streaming et les pipelines tolérants aux erreurs.
Construire des solutions Big data en temps réel intégrant Spark avec des systèmes externes.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : structures de données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Programmation en Scala
- Catégorie : Intégration des systèmes
- Catégorie : Données en temps réel
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Apache Maven
Détails à connaître

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août 2025
8 devoirs
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 2 modules dans ce cours
Ce module présente aux apprenants les principes fondamentaux d'Apache Spark et du langage de programmation Scala, en les dotant des connaissances de base pour construire et gérer des applications Big data. En commençant par une vue d'ensemble de l'architecture, du flux et de l'intégration de Spark avec YARN, le module progresse vers les éléments essentiels de Scala, couvrant les variables, les fonctions, les boucles et les collections. Il avance ensuite dans les concepts clés de Scala tels que les classes abstraites, les traits, la gestion des exceptions et les modificateurs d'accès. À la fin de ce module, les apprenants seront en mesure d'appliquer en toute confiance les constructions de programmation Scala au sein des environnements Spark pour traiter et analyser efficacement les données.
Inclus
24 vidéos4 devoirs
Ce module explore les fonctionnalités avancées d'Apache Spark, en se concentrant sur les ensembles de données distribuées résilientes (RDD), le streaming Spark et l'intégration d'applications en temps réel. Les apprenants comprendront comment effectuer des transformations et des actions sur les RDD, traiter des données en streaming en direct et mettre en œuvre le checkpointing pour la tolérance aux pannes. Le module couvre également l'intégration avec des systèmes externes tels que Twitter, la configuration du projet en utilisant Maven et Scala, et explique les différences entre Hadoop 1.x et 2.x pour la compatibilité avec Spark. En terminant ce module, les apprenants acquerront la capacité de construire des applications Big data évolutives, tolérantes aux erreurs et en temps réel en utilisant Spark et Scala.
Inclus
18 vidéos4 devoirs
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