— 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.

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[ Pourquoi Apache Spark ]

Ce que Apache Spark apporte à votre projet.

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

01
Traitement distribué en mémoire : ordres de magnitude vs Hadoop.
02
APIs Python, Scala, SQL, R : équipes hétérogènes accommodées.
03
Structured Streaming pour le near-real-time.
04
Databricks, EMR, Dataproc : managé chez les trois clouds.

[ Équipe ]

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