— Technologie maîtrisée

Apache Spark

Le moteur d'analyse distribué pour traiter des téraoctets.

Spark traite des volumes massifs de données en mémoire à travers un cluster distribué. Ses APIs (DataFrame, SQL, Streaming, MLlib) couvrent batch, stream et machine learning. Couplé à Delta Lake, c'est la fondation des lakehouses modernes.

Pourquoi Apache Spark

Ce que Apache Spark apporte à votre projet.

Cas d'usage typiques : ETL grosse volumétrie, lakehouse, ML training distribué.

  1. 01

    Traitement distribué en mémoire : ordres de magnitude vs Hadoop.

  2. 02

    APIs Python, Scala, SQL, R : équipes hétérogènes accommodées.

  3. 03

    Structured Streaming pour le near-real-time.

  4. 04

    Databricks, EMR, Dataproc : managé chez les trois clouds.

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