Spark

Spark est un moteur de traitement de données open source. Il permet de traiter de très grands volumes de données rapidement.

Il est utilisé dans les projets d’analyse de données, d’intelligence artificielle et de machine learning à grande échelle.

Qu’est-ce que Spark ?

Apache Spark est un framework de calcul distribué. Il a été conçu pour traiter des données volumineuses sur plusieurs machines à la fois.

Spark traite les données en mémoire vive (RAM). Cela le rend beaucoup plus rapide que les systèmes basés uniquement sur le disque, comme Hadoop MapReduce.

Il est écrit en Scala, mais propose aussi des interfaces en Java, Python et R.

À quoi sert Spark ?

Spark est utilisé pour analyser, transformer et traiter des données massives. Il est courant dans les domaines de la finance, du marketing, des RH et des télécommunications.

On l’utilise pour regrouper des données, calculer des moyennes, détecter des tendances ou entraîner des modèles prédictifs.

Les entreprises s'en servent aussi pour traiter des données en continu, issues par exemple de capteurs, logs systèmes ou réseaux sociaux.

Spark est souvent intégré dans des infrastructures big data, avec des outils comme Hadoop, Kafka ou des bases NoSQL.

Comment fonctionne Spark ?

Spark repose sur le concept de RDD (Resilient Distributed Dataset). Ce sont des ensembles de données distribués en mémoire sur plusieurs machines.

Chaque opération sur ces RDD est planifiée sous forme de graphe d’exécution. Cette méthode permet d’optimiser l’utilisation des ressources.

Si une machine échoue, Spark peut recalculer les données perdues depuis les étapes antérieures, sans redémarrer l’ensemble du traitement.

Il existe aussi des structures plus avancées comme les DataFrames, qui rendent les analyses plus simples et plus performantes.

Différences avec des notions proches

Spark est souvent comparé à Hadoop. Tous deux traitent des grandes quantités de données, mais leur fonctionnement diffère.

Hadoop utilise le disque pour chaque étape de calcul. Spark travaille principalement en mémoire, ce qui lui donne un avantage en vitesse.

On le compare aussi à des outils comme Flink ou Storm, spécialisés dans le traitement en temps réel. Spark, grâce à son module Streaming, peut aussi traiter des données en continu.

Contrairement à des outils comme Pandas (Python), Spark fonctionne sur plusieurs machines. Il est optimisé pour les très gros volumes de données.

Exemples ou cas d’usage concrets

Un site e-commerce peut utiliser Spark pour analyser en temps réel les produits consultés ou achetés.

Une banque peut s’en servir pour détecter des transactions suspectes parmi des millions d’opérations journalières.

Les services RH peuvent regrouper et analyser des données internes (absences, performances, entretiens) pour ajuster leurs politiques de gestion des talents.

Une entreprise industrielle peut traiter les données de milliers de capteurs IoT pour anticiper les pannes ou améliorer la maintenance.