Apache Spark™ est un moteur d'analyses unifiées ultra-rapide pour le big data et le machine learning. Depuis sa sortie, il a connu une adoption rapide par les entreprises de secteurs très divers. Des acteurs majeurs tels que Netflix, Yahoo et eBay l'ont déployé à très grande échelle, traitant ensemble plusieurs péta-octets de données sur des clusters de plus de 8 000 nœuds.
Dans ce cours, les apprenants exploreront les 5 problèmes majeurs de performance rencontrés dans une application Apache Spark™ : skew, spill, shuffle, stockage et serialization.
Au travers d'exemples basés sur des datasets de 100Go à 1To, le focus sera mis sur investigation et la réalisation de diagnostic des différentes sources de goulets d'étranglement avec Spark UI, ainsi que sur l'appropriation de stratégies de résolution efficaces.
Enfin, un temps sera également consacré à la découverte des nouvelles fonctionnalités proposées par Spark 3.x qui adressent automatiquement ces problèmes de performance communs.
Dans ce cours, les apprenants exploreront les 5 problèmes majeurs de performance rencontrés dans une application Apache Spark™ : skew, spill, shuffle, stockage et serialization.
Au travers d'exemples basés sur des datasets de 100Go à 1To, le focus sera mis sur investigation et la réalisation de diagnostic des différentes sources de goulets d'étranglement avec Spark UI, ainsi que sur l'appropriation de stratégies de résolution efficaces.
Enfin, un temps sera également consacré à la découverte des nouvelles fonctionnalités proposées par Spark 3.x qui adressent automatiquement ces problèmes de performance communs.