Apprenez les principes fondamentaux de Spark et acquérez des bases solides en matière de traitement du Big Data et de calcul distribué. Ce cours adapté aux débutants présente l'architecture de Spark, ses composants CORE et les Resilient Distributed Datasets (RDD), puis vous guide à travers les transformations avancées des RDD, les stratégies de persistance, les opérations sur les paires de RDD et l'utilisation de formats de données tels que CSV, JSON, Parquet et Avro.

Conçu pour les débutants souhaitant comprendre le traitement évolutif des données, ce cours associe des explications conceptuelles à des exemples pratiques afin de vous aider à explorer en toute confiance les API et les workflows CORE de Spark. Vous apprendrez comment Spark utilise le traitement distribué et en mémoire, effectuez des transformations et des actions sur les données, optimisez les applications grâce à la persistance et évaluez les formats de stockage pour une gestion efficace des données. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure d’analyser des applications Apache Spark, d’évaluer des stratégies de stockage des données et de développer des workflows de traitement de données évolutifs à l’aide des concepts et des API CORE de Spark. Que vous fassiez vos premiers pas dans le domaine du big data ou que vous souhaitiez acquérir les bases nécessaires à l’analyse basée sur Spark, ce cours vous offre un parcours structuré pour comprendre les workflows essentiels d’Apache Spark.