Apache Spark dans Microsoft Fabric : l’essentiel

Microsoft Fabric intègre nativement Apache Spark, le moteur de traitement distribué de référence dans les environnements Big Data. Cette intégration managée permet aux data engineers et data scientists de préparer, transformer et enrichir les données directement dans le Lakehouse, sans déplacer les fichiers ni gérer d’infrastructure.

Fabric fournit des clusters Spark prêts à l’emploi pour analyser et traiter la grosse volumétrie de données, avec prise en charge de PySpark (Python), Spark SQL, Scala, Java et R, ainsi qu’un écosystème riche de bibliothèques (I/O, ML, streaming, etc.). Les tables créées dans le Lakehouse sont immédiatement exposées via le point de terminaison analytique SQL, ce qui unifie ingénierie et analyse au sein d’une même plateforme : le cœur du Lakehouse moderne.

Pour passer de l’exploration à la production, Fabric propose deux modalités : Notebooks (interactifs) et Définition de travail Spark (planifiés et orchestrés).

Besoin	Outil recommandé	Mode d’exécution	Cas d’usage typique
Exploration, test, data science	Notebook Spark	Interactif	Exploration, prototypage, validation
Ingestion et transformations lots	Définition de travail Spark	Automatisé / planifié	Traitements récurrents, workflows de production
Streaming / quasi temps réel	Définition de travail Spark	Continu (Structured Streaming)	Ingestion Kafka/Event Hubs, calculs en continu