La manipulation de données volumineuses distribuées sur un cluster à l'aide de concepts fonctionnels est très répandue dans l'industrie et constitue sans doute l'une des premières utilisations industrielles généralisées des idées fonctionnelles. La popularité de MapReduce et de Hadoop, et plus récemment d'Apache Spark, un cadre de collecte distribuée rapide et en mémoire écrit en Scala, en est la preuve. Dans ce cours, nous verrons comment le paradigme des données parallèles peut être étendu au cas distribué, en utilisant Spark. Nous couvrirons le modèle de programmation de Spark en détail, en prenant soin de comprendre comment et quand il diffère des modèles de programmation familiers, comme les collections parallèles en mémoire partagée ou les collections séquentielles en Scala. A travers des exemples pratiques en Spark et Scala, nous apprendrons quand les questions importantes liées à la distribution comme la latence et la communication réseau doivent être prises en compte et comment elles peuvent être traitées efficacement pour améliorer les performances. Objectifs d'apprentissage. A la fin de ce cours, vous serez capable de : - lire des données à partir d'un stockage persistant et les charger dans Apache Spark, - manipuler des données avec Spark et Scala, - exprimer des algorithmes pour l'analyse des données dans un style fonctionnel, - reconnaître comment éviter les mélanges et les recalculs dans Spark, Contexte recommandé : Vous devez avoir au moins un an d'expérience en programmation. La maîtrise de Java ou de C# est idéale, mais une expérience dans d'autres langages tels que C/C++, Python, Javascript ou Ruby est également suffisante. Vous devez avoir une certaine familiarité avec l'utilisation de la ligne de commande. Ce cours est destiné à être suivi après le cours Parallel Programming : https://hua.dididi.sbs/learn/parprog1.