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Formation Hadoop: Déployer du Big Data

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Commentaire sur Formation Hadoop: Déployer du Big Data - Présentiel - Aix-en-Provence - Bouches-du-Rhône

  • Contenu
    Formation Hadoop: Déployer du Big Data .
    • Durée:   4 jours
    • Public:  Administrateurs systèmes
    • Pré-requis:   Connaissances en administration système, préférablement Java
    • Objectifs:  Comprendre le Big Data et ses enjeux - Savoir déployer Hadoop et son écosystème - Comprendre HDFS, MapReduce - Structurer les données avec HBase - Écrire des requêtes avec HiveQL - Lancer une analyse avec Pig
    • Référence:  BUS869-F
    Programme:

    Introduction au Big Data.
    • Qu'est-ce que le Big Data ?
    • Source des données : l'homme, la machine
    • La problématique de taille
    • Position de Hadoop dans le paysage.
    Introduction à Hadoop.
    • L'origine du projet
    • Le système de fichiers HDFS
    • Comprendre l'algorithme MapReduce
    • L'environnement d'Hadoop : HBase, ZooKeeper, Hive, Pig…
    • L'API YARN.
    Mettre Hadoop en place : HDFS.
    • Du mode autonome au mode complètement distribué en cluster
    • Pré-requis, distributions Hadoop
    • Cluster Hadoop : NameNode, ResourceManager, DataNode, NodeManager
    • Les fichiers de configuration
    • Opérations de base sur le cluster HDFS : formatage, démarrage, arrêt
    Atelier pratique : installer Hadoop sur 2 nœuds, formater et manipuler HDFS

    Travailler avec MapReduce.
    • L'intérêt de MapReduce
    • Mappers, reducers, parallélisme et indépendance des traitements
    • Entrées, sorties
    • Soumission d'un job à Hadoop
    Atelier pratique : exécuter une tâche via MapReduce, avec sortie dans HDFS

    Une base de données distribuée : HBase.
    • L'accès aléatoire, temps réel, lecture-écriture au Big Data
    • Fonctionnalités de HBase, NoSQL
    • Pré-requis, configuration
    • Manipulation via le shell HBase.
    Atelier pratique : mettre en place HBase sur Hadoop, créer et manipuler une table

    Et pourquoi pas un peu de SQL avec Hive?
    • Présentation de Hive
    • Gérer le schéma : bases, tables, vues, partitions
    • Manipulation des données, requêtes et map-reduce avec HiveQL
    • Audits et journal d'erreurs
    Atelier pratique : chargement de données massives dans Hive, requêtes

    Analyser les données avec Pig.
    • Présentation, installation du projet Apache Pig
    • Exécutions de Pig en local, en mode map-reduce
    • Scripter pour Pig
    • Le langage Pig Latin
    • Manipulations de données et stockage avec Pig
    Atelier pratique : écrire un script contenant du Pig Latin pour une tâche simple, et l'exécuter en local, puis en mode map reduce.

    Aller plus loin avec Hadoop.

    Gérer les logs et l'audit de tâches Hadoop
    Découvrir MRUnit pour les test unitaires dans Hadoop
    Débogage en local
    Surveillance des perfomances

    Atelier pratique : mise en place d'un job MapReduce plus complexe avec traces et tests unitaires.

    Tarifs

    A distance ou présentiel: 1860 euros.

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