Apache Spark est une plateforme de traitement des données à grande échelle. Elle permet d’analyser rapidement des volumes massifs d’informations.
Utilisé dans de grandes entreprises, Spark est devenu un outil central pour les équipes data, les ingénieurs et les analystes.
Qu’est-ce que Apache Spark ?
Apache Spark est un moteur de traitement distribué. Il permet de traiter de larges ensembles de données sur plusieurs machines en parallèle.
C’est un projet open source, né dans les laboratoires de l’université de Berkeley. Il fait partie de l’écosystème Apache.
Spark est conçu pour être rapide, simple à utiliser et compatible avec plusieurs langages comme Python, Java, Scala ou R.
Contrairement à des outils plus anciens, il travaille en mémoire, ce qui réduit fortement le temps de traitement.
À quoi sert Apache Spark ?
Apache Spark s’utilise pour les traitements de données massives, appelés “big data”.
Il sert à analyser des jeux de données trop importants pour un simple ordinateur. Par exemple, les journaux de navigation de millions d’utilisateurs ou des fichiers financiers contenant des milliards d’enregistrements.
Il est aussi utilisé pour des traitements complexes, comme :
- les analyses de données en temps réel
- l’apprentissage automatique (machine learning)
- le traitement de données non structurées (texte, images…)
- l’intégration avec des bases de données ou des systèmes de fichiers distribués
Les grandes entreprises l’utilisent pour optimiser leurs décisions, détecter des fraudes ou personnaliser leurs services en temps réel.
Comment fonctionne Apache Spark ?
Apache Spark repose sur un modèle distribué. Les données sont divisées et redistribuées entre plusieurs machines appelées nœuds.
Chaque nœud traite une partie des données en parallèle. Les résultats sont ensuite combinés automatiquement.
Spark utilise l’exécution “en mémoire”. Contrairement à d’autres systèmes comme Hadoop MapReduce qui lisent et écrivent sur disque à chaque étape, Spark garde les données en mémoire le plus longtemps possible. Cela accélère considérablement les calculs.
Il propose plusieurs modules intégrés :
- Spark Core : base pour le traitement distribué
- Spark SQL : pour interroger les données avec le langage SQL
- Spark Streaming : pour traiter des flux de données en temps réel
- MLlib : pour le machine learning
- GraphX : pour les graphes
Différences avec des notions proches
Apache Spark est souvent comparé à Hadoop. Les deux sont utilisés pour le traitement distribué, mais ils fonctionnent différemment.
- Hadoop s’appuie sur MapReduce et travaille en grande partie sur disque
- Spark conserve les données en mémoire pour des traitements plus rapides
Spark peut s’intégrer avec Hadoop, mais il se distingue par ses performances pour les traitements interactifs ou complexes.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une société de e-commerce peut utiliser Spark pour recommander des produits, en analysant les clics et achats en temps réel.
Une banque peut y recourir pour surveiller en direct les opérations suspectes et déclencher des alertes de fraude automatique.
Une entreprise dans la logistique peut croiser en masse des données de trafic, météo et stocks pour ajuster ses livraisons.
Dans les RH, une organisation pourrait analyser de gros volumes de CV ou de profils internes pour mieux orienter ses recrutements ou identifier les compétences rares.