Apache Spark contre les moteurs SQL natifs du cloud

Aperçu

Comparaison nuancée entre Apache Spark et les moteurs SQL natifs du cloud, explorant leurs points forts, cas d'utilisation et nature complémentaire pour les tâches de traitement de données et d'intelligence économique.

Programme

• Introduction au traitement des données et aux outils de BI
Aperçu des architectures de traitement des données
Intelligence d'affaires et flux de travail analytiques
• Introduction à Apache Spark
Architecture et écosystème
Composants et fonctionnalités de base
Forces dans le traitement des données
• Aperçu des moteurs SQL natifs du cloud
Principaux acteurs (par exemple, BigQuery, Snowflake, Redshift)
Architecture et exécution des requêtes
Forces dans le traitement des données
• Comparaison détaillée : Apache Spark vs moteurs SQL natifs du cloud
Performance et évolutivité
Efficacité des coûts
Flexibilité et intégration
Facilité d'utilisation et accessibilité
• Cas d'utilisation et meilleures pratiques
Scénarios idéaux pour l'utilisation d'Apache Spark
Conditions optimales pour les moteurs SQL natifs du cloud
Comment choisir le bon outil
• Cas d'utilisation complémentaires
Flux de travail hybrides : tirer parti des deux systèmes
Synergie entre Data Lake et Data Warehouse
Exemples concrets et études de cas
• Tendances futures et technologies émergentes
Évolution des outils de traitement des données
Impact des tendances en IA et apprentissage automatique
Innovations dans les solutions cloud-natives
• Résumé et conclusions du cours
Points clés à retenir
Réflexions finales sur la sélection et l'adoption d'outils
• Exercices pratiques et laboratoires pratiques
Configuration et exécution d'une application Spark
Exécution de requêtes dans des moteurs SQL natifs du cloud
Comparaison de la performance et des résultats

Sujets

Discours de conférence