Les questions couramment recherchées sur Spark (Apache Spark) varient selon le niveau d'expertise et le contexte d'utilisation. On peut les catégoriser ainsi :
Pour les débutants:
❗ Qu'est-ce qu'Apache Spark ?
(Définition, utilisation, avantages par rapport à d'autres technologies comme Hadoop MapReduce)
🧙 Comment installer Spark ?
(Sur différentes plateformes : standalone, Hadoop, YARN, Kubernetes)
🌍 Comment utiliser Spark avec Python (PySpark) ou Scala ?
(Premiers exemples de code, manipulation de RDDs et DataFrames)
📚 Quelle est la différence entre RDD, DataFrames et Datasets ?
(Comparaison des abstractions de données)
📰 Comment lire et écrire des données avec Spark ?
(Différents formats : CSV, JSON, Parquet, Avro, etc.)
🧐 Comment exécuter un job Spark ?
(Soumission de jobs, monitoring)
🚀 Quels sont les composants de Spark ?
(Spark Core, SQL, Streaming, MLlib, GraphX)
❔ Comment configurer Spark ?
(Paramètres importants, optimisation des performances)
Pour les utilisateurs plus expérimentés:
💡 Comment optimiser les performances de mes jobs Spark ?
(Partitionnement, broadcast variables, caching, etc.)
❓ Comment gérer les données volumineuses avec Spark ?
(Techniques de scaling, optimisation de la mémoire)
👁️ Comment utiliser Spark SQL pour effectuer des requêtes complexes ?
(Optimisation des requêtes, utilisation des fenêtres, fonctions UDF)
💬 Comment implémenter des algorithmes de machine learning avec Spark MLlib ?
(Entraînement de modèles, évaluation des performances)
🕵️ Comment intégrer Spark avec d'autres outils ?
(Kafka, Hive, etc.)
🧠 Comment monitorer et déboguer mes applications Spark ?
(Utilisation de Spark UI, outils de logging)
🧠 Comment déployer une application Spark en production ?
(Différentes options de déploiement, gestion des ressources)
🤩 Quelles sont les meilleures pratiques pour le développement Spark ?
(Design patterns, architecture)
🧠 Comment gérer les erreurs et les exceptions dans Spark ?
🎯 Comment utiliser Spark Streaming pour traiter des données en temps réel ?
Questions plus spécifiques:
Les questions peuvent aussi être très spécifiques à un domaine d'application ou à une technologie particulière utilisée avec Spark. Par exemple :
🚀 Comment utiliser Spark avec AWS EMR ?
💭 Comment intégrer Spark avec Databricks ?
🚀 Comment traiter des données géospatiales avec Spark ?
❗ Comment utiliser Spark pour le traitement du langage naturel ?
En résumé, les questions sur Spark couvrent un large spectre de sujets, de l'installation basique à l'optimisation avancée des performances et au déploiement en production. La nature précise de la question dépendra du niveau de compétence et du contexte d'utilisation.
