🏗️Exemple concret
Calcul de statistiques sur 2 milliards de logs applicatifs (2 TB) : avec Python classique, impossible (mémoire insuffisante). Avec PySpark sur un cluster de 20 nœuds : 8 minutes. Le code ressemble à du Pandas/SQL mais s'exécute en distribué automatiquement.
∑ Concept clé
RDD (Resilient Distributed Dataset) → transformations lazy (map, filter, groupBy) → action (collect, count, write) qui déclenche l'exécution.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Données trop grandes pour la mémoire d'une seule machine
✓Transformations complexes à grande échelle
✓Feature Engineering ML sur de grands datasets
✅ Avantages
+Très rapide (in-memory processing)
+APIs Python (PySpark), SQL (Spark SQL), R, Java
+Écosystème riche (Streaming, MLlib, GraphX)
⚠️ Limites
−Overhead pour les petits datasets (Pandas est plus rapide < 10 Go)
−Gestion du cluster complexe (Kubernetes ou cloud managé recommandé)
−Débogage difficile sur les erreurs distribuées
🛠️ Outils principaux
Apache Spark (PySpark)
Databricks (Spark managé)
AWS EMR
Azure Synapse (Spark Pool)
Data EngineeringBig DataDistribuéPySpark