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Vue d’ensemble de technologies Big-Data

THBI1128

2 jours (14 heures) – Initiation / Fondamentaux

2 jours (14 heures)
Initiation / Fondamentaux

Formation : Vue d’ensemble de technologies Big-Data

Domaine : Informatique

Présentiel
Présentiel
Online
En ligne
Coût
1000€ HT

Objectifs pédagogiques

  • Découvrir le principe du Big-Data avec les technologies phares
  • Définir les technologies : le cluster Hadoop, MongoDB, Neo4J (ou OrientDB), InfluxDB, ElasticSearch
  • Analyser les difficultés propres à un projet Big Data, les freins et les apports, tant sur les aspects techniques que sur ceux liés à la gestion du projet

Niveau requis

  • Connaissances de base Linux Posséder une bonne culture générale des systèmes d'information

Public concerné

  • Chefs de projets, architectes, développeurs, data scientists et toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour concevoir et mettre en oeuvre une architecture Big Data

Dates de formations

  • Aucune session est planifiée actuellement pour cette formation.

Programme de formation

2 jours (14 heures)

Initiation / Fondamentaux

Introduction

  • La philosophie NoSQL
  • Différences entre bases relationnelles et NoSQL
  • Architecture distribuée
  • Le format JSON comme format d’échange
  • Exemples de bases NoSQL :
    Base orientée clés/valeurs
    Base orientée « colonnes »
    Base volatile
    Base orientée « documents »
    Base de données orientées gaphes
    Base de données temps-réel
    Base de données avec recherche « full

Présentation de NEO4J (base de données orientée graphes)

  • Installation rapide
  • Langage d’interrogation
  • Prise en main avec TP

Présentation de INFLUXDB (base de données temps-réel)

  • Installation rapide
  • Langage d’interrogation
  • Prise en main avec TP

Présentation de ELASTICSEARCH (base de données de recherche full-text)

  • Installation rapide
  • Prise en main avec TP
  • Présentation de Kibana
  • Langage de requêtage

Prise en main de HADOOP-v2

  • Mise en oeuvre d’un Cluster
  • Le gestionnaire YARN
  • Utilisation de HDFS
  • 1er exemple de MapReduce

Ecriture d’un ALGO.MAP/REDUCE

  • Application Java
  • Les différentes étapes
  • Utilisation d’autres langages

Application connexes

  • Présentation de HBase
  • Présentation de Hive
  • Présentation de Pig
  • Collecte de données avec FLUME
  • Présentation et mise en oeuvre de Spark

Prise en main de MONGODB

  • Concepts de base
  • Documents
  • Types intégrés
  • Collections
  • Bases de données
  • Manipulation de documents
  • Indexation
  • Requêtes d’agrégations
  • Pipelines
  • Architecture d’un Cluster H-A avec sharding

Qualité et certification

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