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Data & BI

Spark

Apache Spark est une plateforme open source permettant le traitement rapide de grands volumes de données en mémoire ou sur disque, avec prise en charge du batch, du streaming, du SQL et du machine learning.

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Apache Software Foundation

Qu'est-ce que Spark ?

Spark fournit un moteur d’analyse unifié qui s’exécute sur un cluster de machines. Il propose plusieurs modules : Spark Core pour le calcul distribué, Spark SQL pour les requêtes structurées, Spark Streaming pour le traitement de flux en temps réel, MLlib pour le machine learning et GraphX pour le traitement de graphes. Les données peuvent être lues depuis de nombreux formats (JSON, Parquet, CSV, bases de données, systèmes de fichiers distribués) et stockées dans des systèmes tels que HDFS, S3 ou des bases NoSQL.

Qui utilise Spark ?

Les profils qui maîtrisent Spark sont généralement des Data Engineers, des Data Scientists, des analystes en Business Intelligence, des ingénieurs en machine learning et des architectes de données. Ils possèdent des compétences en programmation (Scala, Java, Python, R), en concepts de calcul distribué et en manipulation de données massives.

Entreprises françaises qui utilisent Spark

Classées par nombre d'offres d'emploi citant Spark.

52 entreprises au total

Relevé le 18 septembre 2026 dans 141 offres d'emploi actives qui citent Spark. Seules les entreprises disposant d'une fiche publiée sont listées ici.

Alternatives à Spark

  • Apache Flink
  • Apache Hadoop MapReduce
  • Google Cloud Dataflow
  • Databricks Runtime

Questions frequentes sur Spark

  • Spark propose du traitement batch, du streaming en temps réel, du SQL interactif et du machine learning dans un même moteur.

  • Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (machine learning) et GraphX (graphes).

  • Sur des clusters autonomes, sur Hadoop YARN, Mesos ou Kubernetes, ainsi que dans les services cloud (Databricks, EMR, etc.).

  • Les API natives sont disponibles en Scala, Java, Python (PySpark) et R, le choix dépend des compétences de l’équipe.

  • Il utilise le concept de RDD et de DataFrames qui peuvent être mis en cache en mémoire ou stockés sur disque, avec un gestionnaire de ressources.

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