Comparer et positionner les principales plateformes analytics Azure.
Les flashcards combinées à la répétition espacée renforcent la mémorisation active. Vous révisez au bon moment, vous retenez plus durablement, et vous mesurez vos progrès carte après carte.
Carte 1
Un data lake unifié basé sur Azure Data Lake Storage
Explication
Le Lakehouse repose sur un data lake unique où coexistent données brutes, intermédiaires et modélisées, accessible via plusieurs moteurs de calcul.
Erreur fréquente
Confondre Lakehouse avec un simple entrepôt SQL sans couche data lake mutualisée.
Carte 2
Le dimensionnement et l’arrêt indépendants des ressources de calcul
Explication
Décorréler compute et stockage permet d’adapter le calcul aux workloads, puis d’arrêter les clusters sans perdre les données.
Erreur fréquente
Penser que la séparation compute-stockage réduit automatiquement les coûts sans stratégie d’arrêt des clusters.
Carte 3
Il sert de couche de stockage commune pour tous les moteurs de calcul
Explication
ADLS fournit un stockage durable, scalable et partagé entre Spark, SQL et autres services, garantissant un socle unique aux architectures Lakehouse.
Erreur fréquente
Le considérer comme un simple dépôt de fichiers plutôt qu’un socle transversal d’architecture.
Carte 4
L’exécution distribuée des requêtes sur des partitions de données
Explication
Spark SQL répartit les opérations sur plusieurs nœuds, exploitant le partitionnement pour paralléliser les traitements massifs.
Erreur fréquente
Le traiter comme un simple moteur SQL classique sans considérer le partitionnement et la distribution.
Carte 5
Aligner le partitionnement logique sur les principaux filtres de requêtes
Explication
Un partitionnement cohérent avec les prédicats de filtrage réduit les scans inutiles et améliore la parallélisation.
Erreur fréquente
Sur-partitionner sans lien avec les usages, ce qui dégrade la performance et la gestion des fichiers.
Carte 6
Automatiser l’arrêt des clusters inactifs après un délai court
Explication
Les clusters facturant à la minute, l’arrêt automatique à l’inactivité évite un gaspillage massif de ressources.
Erreur fréquente
Se concentrer uniquement sur le type de VM sans gérer le cycle de vie des clusters.
Carte 7
La nécessité de traiter des volumes massifs avec transformations complexes distribuées
Explication
Spark est pertinent quand l’élasticité et le calcul distribué sont indispensables pour des traitements lourds et variés.
Erreur fréquente
Utiliser Spark pour de petites requêtes transactionnelles où un moteur SQL classique est plus efficace.
Carte 8
Le workspace Databricks associé à une ressource Azure Databricks
Explication
Le workspace fournit l’interface collaborative, la gestion des artefacts et l’intégration avec les ressources Azure sous-jacentes.
Erreur fréquente
Confondre workspace Databricks avec le simple groupe de ressources Azure qui l’héberge.
Carte 9
Le job cluster est créé et supprimé à chaque exécution planifiée
Explication
Les job clusters sont éphémères pour exécuter des workloads batch, alors que les all-purpose servent aux usages interactifs partagés.
Erreur fréquente
Utiliser des all-purpose clusters pour les pipelines batch, ce qui augmente les coûts et complique l’isolement.
Carte 10
Lorsque plusieurs data engineers collaborent sur des notebooks partagés
Explication
Le mode multi-user permet la collaboration, le partage de clusters et la gouvernance fine des accès.
Erreur fréquente
Utiliser des workspaces single-user pour des équipes, ce qui multiplie les silos et la complexité opérationnelle.
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