Apache Spark est un moteur de traitement distribué pour analyser de grands volumes de données en parallèle sur un cluster, là où pandas atteint ses limites.
Points clés
- Comprendre le modèle distribué et les RDD
- Manipuler des DataFrames avec PySpark
- Savoir quand Spark se justifie vraiment
Comprendre le modèle distribué et les RDD
Spark distribue les calculs sur plusieurs machines. Expliquez l'architecture driver/executors et le concept de RDD (Resilient Distributed Dataset), collection partitionnée et tolérante aux pannes. Présentez l'évaluation paresseuse (lazy evaluation) : les transformations ne s'exécutent qu'au déclenchement d'une action. Ce modèle explique pourquoi Spark passe à l'échelle là où un traitement local sature la mémoire.
Manipuler des DataFrames avec PySpark
En pratique, on travaille surtout avec l'API DataFrame, plus haut niveau et optimisée par le moteur Catalyst. Faites manipuler PySpark : lecture de fichiers Parquet, sélections, filtres, jointures et agrégations avec une syntaxe proche de pandas et de SQL. Montrez Spark SQL pour interroger en SQL pur. Cette API est le quotidien des data engineers sur Spark.
Savoir quand Spark se justifie vraiment
Soyez honnête en formation : Spark n'est utile qu'au-delà de volumes que pandas, Polars ou DuckDB ne peuvent traiter sur une seule machine. Sa complexité opérationnelle (cluster, configuration) ne se justifie qu'à grande échelle, typiquement plusieurs dizaines de gigaoctets ou plus. Présentez Databricks comme plateforme managée courante. Cette mise en perspective évite le sur-dimensionnement.
En pratique
Scénario. Sur une journée (6h), les apprenants traitent un jeu de données de plusieurs millions de lignes avec PySpark en local ou sur Databricks Community Edition. Ils lisent du Parquet, réalisent des agrégations et jointures, comparent les temps avec pandas, et explorent le plan d'exécution. Livrable : un notebook PySpark avec analyse distribuée et comparaison de performances.
Questions fréquentes
Spark ou pandas pour la formation ?
Commencez par pandas ou Polars qui suffisent à la majorité des cas. Introduisez Spark seulement pour illustrer le traitement distribué de très grands volumes.
Faut-il un cluster pour apprendre Spark ?
Non, Spark s'installe en mode local sur une seule machine pour apprendre les concepts. Databricks Community Edition offre aussi un environnement gratuit pratique.
Pour aller plus loin
Pour approfondir : Aborder l ethique des donnees · Aborder l ia generative d images. Et le reste de nos ressources pour les écoles, OF et formateurs.
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