Écosystème Spark: Choix architecturaux

Cette séance de cours couvre l'écosystème Spark, en se concentrant sur les choix architecturaux tels que la couche de stockage, les modèles de programmation, la tolérance aux pannes et les RDD. Il traite des limites de MapReduce, des avantages des ensembles de données distribuées résilientes (RDD) de Spark et du modèle de flux de données. L'instructeur explique comment Spark améliore l'expressivité, l'extensibilité et les performances en utilisant la RAM distribuée et en permettant des optimisations supplémentaires. Des exemples d'Apache Spark, Microsoft et Google sont utilisés pour illustrer les concepts.