Optimisations et partitionnement avancés des sparks

Cette séance de cours couvre les optimisations avancées de Spark et les techniques de partitionnement, en mettant l'accent sur l'amélioration des performances et de l'efficacité dans le traitement des données volumineuses. Les sujets abordés incluent la parallélisation Spark, les RDD, les unités de travail Spark, la gestion des données volumineuses, la gestion de la mémoire, les opérations de brassage, les optimisations de la mémoire et les stratégies de partitionnement des données. L'instructeur explique l'importance de régler les partitions, de minimiser le transfert de données et d'optimiser l'utilisation de la mémoire. Des démonstrations pratiques et des exercices sont fournis pour illustrer les concepts abordés, tels que la configuration des partitions, le repartitionnement, la coalescence et le partitionnement personnalisé. Les étudiants sont encouragés à utiliser Spark UI pour le réglage des tâches et à comprendre l'infrastructure pour une meilleure utilisation. La séance de cours met également l'accent sur les listes de contrôle d'optimisation et fournit des ressources pour la pratique et l'exploration.