Karteikarten: Introduction à Spark et Big Data — 20 Karten

Big Data — caractéristiques principales ?

Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur

Écosystème Spark — composantes clés ?

Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX

Architecture Spark — modèle ?

Master/Slave avec Driver, Cluster Manager, Executors

Lazy Evaluation — mécanisme ?

Transformations enregistrées, actions déclenchent l’exécution

RDD — définition ?

Resilient Distributed Dataset, immuable et distribué

Transformations — rôle ?

Créer un nouveau RDD sans exécution immédiate

Actions — rôle ?

Lancer le calcul et renvoyer un résultat

DataFrame — structure ?

Table distribuée avec schéma, colonnes et lignes

Spark SQL — utilité ?

Manipuler données structurées avec requêtes SQL

Spark Streaming — principe ?

Traiter flux de données en temps réel

Fenêtrage — objectif ?

Regrouper événements par fenêtres temporelles

Watermark — fonction ?

Tolère événements tardifs avant fermeture de fenêtre

Checkpointing — but ?

Sauvegarder l’état pour reprise après crash

MLlib — étape préparatoire ?

Feature Engineering, encodage, assemblage de features

Feature Engineering — opérations clés ?

StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler

Algorithmes ML — exemples ?

Régression, Random Forest, KMeans, Logistic Regression

Pipeline ML — rôle ?

Chaîner étapes de préparation et entraînement

Model deployment — étape ?

Charger PipelineModel, transformer flux, écrire résultats

Deep Learning Spark — principe ?

Diffusion du modèle via broadcast, pandas_udf

Modes de sortie streaming — principaux ?

Append, Complete, Update