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Formation Hadoop, développer des applications pour le Big Data

THBI1209

3 jours (21 heures) – Initiation / Fondamentaux

3 jours (21 heures)
Initiation / Fondamentaux

Formation : Formation Hadoop, développer des applications pour le Big Data

Domaine : Informatique

Présentiel
Présentiel

Objectifs pédagogiques

  • Construire un programme à base de Map Reduce
  • Intégrer Hadoop HBase dans un workflow d’entreprise
  • Travailler avec Apache Hive et Pig depuis HDFS
  • Utiliser un graphe de tâches avec Hadoop

Dates de formations

  • Aucune session est planifiée actuellement pour cette formation.

Programme de formation

3 jours (21 heures)

Initiation / Fondamentaux

Le Big Data

  • Définition du périmètre du Big Data.
  • Le rôle du projet Hadoop.
  • Les concepts de base des projets Big Data.
  • Présentation du Cloud Computing.
  • Différence entre Cloud Computing privé et public.
  • Les architectures Big Data à base du projet Hadoop.

Collecte de données et application de Map Reduce

  • Analyse des flux de données dans l’entreprise.
  • Données structurées et non-structurées.
  • Les principes de l’analyse sémantique des données d’entreprise.
  • Graphe des tâches à base de MapReduce.
  • La granularité de cohérence des données.
  • Transfert de données depuis un système de persistance dans Hadoop.
  • Transfert de données d’un Cloud dans Hadoop.

Le stockage des données avec HBase

  • Plusieurs types de base de données XML.
  • Patterns d’usages et application au Cloud.
  • Application de Hadoop database au sein d’un workflow.
  • Utilisation des projets Hive/Pig.
  • Utilisation du projet HCatalog.
  • L’API Java HBase.

Le stockage des données sur HDFS

  • Patterns d’usages et application au Cloud.
  • Architecture et installation d’un système HDFS, journal, NameNode, DataNode.
  • Opérations, commandes et gestion des commandes.
  • L’API HDFS Java.
  • Analyse de données avec Apache Pig.
  • Le langage Pig Latin. Utiliser Apache Pig avec Java.
  • Requêtage avec Apache Hive.
  • Réplication de données. Partage de données sur une architecture HDFS.

Spring Data Hadoop

  • Introduction à Spring et Spring Data.
  • Le namespace Hadoop pour Spring.
  • Utiliser Spring pour simplifier la configuration Hadoop.
  • Configuration du cache distribué.
  • Définition des Jobs et dépendance entre Jobs.
  • Intégration des outils (Pig, Hive…).
Nous consulter pour une session de formation.

Qualité et certification

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