Formation - Big Data - Mise en oeuvre de traitements avec Spark

L'essor du Big Data a considérablement fait évoluer l'écosystème Hadoop, à l'origine principalement constitué de HDFS et MapReduce. Parmi les nouveaux outils qui gravitent autour d'Hadoop, Apache Spark, framework dédié au traitement et à l'analyse de données massives, a particulièrement attiré l'attention à tel point que quelques mois après sa mise à disposition sur le marché, les fournisseurs de solutions Hadoop l'ont intégré à leurs distributions. S'il rencontre un franc succès, c'est bien que Spark se pose en alternative crédible à MapReduce dont la mise en oeuvre est parfois lourde. En effet, contrairement à MapReduce, Spark propose un framework complet et unifié pour répondre aux besoins de traitements de données hétérogènes tout en permettant aux applications Hadoop d'être exécutées beaucoup plus rapidement.