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Cette séance de cours présente l'architecture Spark runtime, qui couvre l'histoire de Spark, ses caractéristiques clés, sa flexibilité et ses abstractions de données de base comme Resilient Distributed Datasets (RDDs). Il explique la vue d'ensemble de l'architecture Spark, les rôles du pilote et du travailleur, les opérations RDD, les transformations, les actions, la mise en cache et le cloisonnement. La séance de cours s'inscrit également dans la flexibilité de déploiement de Spark, soutient les langues et les bibliothèques spécialisées. Des aspects pratiques tels que l'initialisation de Spark, la création et la transformation de DDR et la mise en cache pour l'optimisation des performances sont discutés.