Récapitulation et examen final
Dix modules pour passer d'un premier SparkSession à un modèle
entraîné sur des dizaines de millions de lignes, sauvegardé et rejoué en
production. Voici le cours condensé, puis les fils qui le traversent.
Le cours d'un coup d'œil
| Module | L'essentiel à retenir |
|---|---|
| 1. Architecture Spark | Pilote et exécuteurs, tâches par partition ; Spark est disproportionné sous quelques gigaoctets, pandas ou polars suffisent |
| 2. RDD, DataFrame, Dataset | Le DataFrame est le défaut ; Catalyst optimise, explain révèle ; RDD survit pour du non-tabulaire, Dataset n'existe pas en PySpark |
| 3. Transformations et actions | Étroit reste local, large brasse ; l'évaluation paresseuse recalcule tout à chaque action sans cache() |
| 4. Lecture et formats colonnes | Parquet bat CSV d'un facteur dix ; inferSchema coûte un passage complet ; partitionner sur faible cardinalité |
| 5. Transformateurs et estimateurs | fit sur train seul ; VectorAssembler produit la colonne features que tout algorithme attend |
| 6. Pipelines et validation croisée | Le pipeline empêche la fuite en gardant le prétraitement dedans ; sur données temporelles, découper par date, jamais aléatoirement |
| 7. Algorithmes disponibles | MLlib couvre linéaire, arbres, GBT binaire, KMeans, ALS ; XGBoost via xgboost.spark, deep learning hors Spark |
| 8. Réglage et brassage | shuffle.partitions=200 est presque toujours faux ; asymétrie des clés = ennemi numéro un ; l'interface Spark diagnostique tout |
| 9. Écriture et intégration | PipelineModel.save porte l'intégralité de la chaîne ; scoring quotidien filtré et idempotent, versions explicites |
| 10. Projet complet | Le volume massif rapporte parfois peu ; mesurer avec un échantillon avant de payer le plein Spark |
Les fils qui traversent le cours
Tout ce qui coûte cher passe par un brassage. Le module 3 pose la
distinction étroit/large, le module 6 la retrouve dans la validation
croisée qui rejoue les brassages plusieurs fois, le module 8 la traite
comme un problème d'ingénierie à part entière avec repartition, AQE et
gestion de l'asymétrie. Une seule ligne de mauvais join peut annuler
toutes les autres optimisations : lire explain reste le premier
réflexe.
Le schéma explicite, partout et le plus tôt possible. Le module 4 le
demande à la lecture pour éviter le passage d'inférence coûteux, le
module 5 le demande dans VectorAssembler pour garantir la stabilité
des colonnes d'entrée, le module 9 le rappelle au chargement du
PipelineModel en production. Un schéma incohérent avec les données
casse toujours, mais tôt : c'est ce qu'on veut.
Spark distribue la lecture et le prétraitement mieux que
l'entraînement. Cette leçon traverse les modules 7 et 10. Sur beaucoup
de problèmes, la chaîne « Spark pour préparer, échantillon en pandas
ou xgboost pour entraîner » produit un modèle presque équivalent en
un temps drastiquement plus court. Refuser cette option par principe
coûte des semaines de calcul inutile.
Le pipeline sauvegardé est le contrat d'inférence. Ce que vous
fit doit être ce que vous transform en production, à l'octet près.
Le Pipeline du module 6 empêche la fuite ; sa sauvegarde du module 9
garantit que la chaîne rejouée est identique. Toute étape écrite en
dehors du pipeline est une bombe à retardement — le premier écart
silencieux dégrade les prédictions sans lever d'erreur.
L'examen final
L'examen comporte 40 questions couvrant les dix modules :
architecture pilote / exécuteurs et estimation du besoin réel, choix
DataFrame ou SQL, lecture d'explain, arbitrage entre transformations
étroites et larges, format Parquet et partitionnement, construction d'un
pipeline sans fuite, choix d'algorithme MLlib et reconnaissance de ceux
qui manquent, réglage des partitions et gestion de l'asymétrie,
sauvegarde et rechargement d'un PipelineModel, discipline de scoring
idempotent en production.
Plusieurs questions présentent des situations à diagnostiquer : une
étape qui bloque à 199 tâches sur 200, un collect() qui fait exploser
la mémoire du pilote, une AUC de test suspicieusement haute, un modèle
qui donne des prédictions incorrectes après rechargement, un travail
qui prend sept heures là où il devrait en prendre deux. C'est le
jugement qui est évalué, pas la récitation de commandes.
En cas de réussite, votre attestation d'achèvement est délivrée immédiatement ; son numéro est vérifiable par tout tiers sur la plateforme.
Reprenez le tableau ci-dessus et, pour chaque ligne, demandez-vous
« comment saurais-je que je me trompe ici ? ». Si vous savez expliquer
pourquoi 200 partitions par défaut sont presque toujours mauvaises,
pourquoi le prétraitement doit vivre à l'intérieur du pipeline, et
pourquoi la comparaison avec un échantillon en pandas doit toujours
précéder un entraînement plein Spark, vous êtes prêt. Bonne chance !
Examen final
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