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Principes de Big Data avec PySpark

Upendra Devisetty

Science Analyst, CyVerse

Principes de Big Data et Apache Spark

  • Chapitre 1 : Principes de Big Data et introduction à Spark comme cadre de calcul distribué

    • Composants principaux : Spark Core et bibliothèques intégrées — Spark SQL, Spark MLlib, GraphX et Spark Streaming

    • PySpark : API Python d'Apache Spark pour exécuter des travaux Spark

    • Interpréteur PySpark : pour créer des applications interactives en Python

    • Modes Spark : mode local et mode grappe

Principes de Big Data avec PySpark

Composantes de Spark

  • Chapitre 2 : Introduction aux RDD, leurs caractéristiques, méthodes de création et opérations sur les RDD (Transformations et Actions)

  • Chapitre 3 : Introduction à Spark SQL, abstraction DataFrame, création de DataFrames, opérations sur les DataFrames et visualisation des mégadonnées avec des DataFrames

  • Chapitre 4 : Introduction à Spark MLlib, les trois C du Machine Learning (filtrage collaboratif, classification et regroupement)

Principes de Big Data avec PySpark

Quelle est la suite ?

Principes de Big Data avec PySpark

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