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Jobs Apache Spark : DataFrames, shuffle, streaming, réglages v1.0.0

Utilisez cette ressource pour écrire et régler des jobs Apache Spark de traitement de données

Nouveau

  • 415 téléchargements
  • 107 mentions J'aime
  • 171 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install apache-spark-jobs-tuning

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent écrit des transformations DataFrame et des requêtes Spark SQL, implémente des pipelines RDD, règle les opérations de shuffle et la mémoire des exécuteurs, et gère le partitionnement des fichiers Parquet. Il construit aussi des analyses en streaming structuré.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Jobs Apache Spark : DataFrames, shuffle, streaming, réglages »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

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Ce que vous obtenez

  • references/spark-sql-dataframes.md et rdd-operations.md : DataFrames, Spark SQL et RDD
  • references/performance-tuning.md, partitioning-caching.md, streaming-patterns.md : réglages, partitionnement et streaming

Pour qui

  • Votre job Spark échoue avec une erreur de mémoire d'exécuteur
  • Vous construisez une analyse de flux structuré sur des fichiers Parquet

Pas pour qui

    Étiquettes

    • spark
    • big-data
    • dataframe
    • streaming

    À propos

    Vous dites

    « Mon job Spark sur des fichiers Parquet dépasse la mémoire : explique le shuffle et propose un réglage des partitions. »

    Carte de la skill « Jobs Apache Spark : DataFrames, shuffle, streaming, réglages »

    Skill publiée par jeffallan sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de écrire et régler des jobs Apache Spark de traitement de données
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/partitioning-caching.md15 Ko
    • references/performance-tuning.md16 Ko
    • references/rdd-operations.md16,6 Ko
    • references/spark-sql-dataframes.md14 Ko
    • references/streaming-patterns.md20,8 Ko
    • SKILL.md6,7 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    jeffallan
    Source
    github.com/jeffallan/claude-skills/tree/b7f220d32a0925c9bbfd24995e208e76bb74507c/skills/spark-engineer
    Licence
    MIT

    Notice

    « spark-engineer » (jeffallan, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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