Spark Streaming : tolérance aux pannes et DStreams

Cette séance de cours couvre Spark Streaming, qui permet une analyse en temps réel des données volumineuses en traitant les données dès leur arrivée. Il discute des techniques de tolérance aux pannes pour les plateformes de streaming, y compris la réplication et la sauvegarde en amont. Le concept de DStreams, une séquence de jeux de données immuables et partitionnés, est expliqué. Des exemples d'opérations de comptage de mots en continu et de fenêtres glissantes sont fournis, présentant le mélange des opérations RDD et DStream. La séance de cours explore également les mécanismes de tolérance aux pannes tels que la lignée RDD et la récupération rapide des pannes au sein de Spark Streaming, visant à unifier les modèles de traitement par lots et par flux.