Apache Hadoop pour Développeurs

Data Analyst – Analyse de données en environnement Hadoop

Apache Hadoop pour Développeurs

Objectifs

Cette formation Data Analyst – Analyse de données en environnement Hadoop vous permettra de savoir :

  • Comment Hadoop Distributed File System (HDFS) et YARN/MapReduce fonctionnent
  • Comment explorer HDFS
  • Comment suivre l’exécution d’une application YARN
  • Comment fonctionnent et comment utiliser les différents outils de manipulation de la donnée :

Hue : Utilisation de l’interface unifiée

  • Hive, Pig : Les générateurs de MapReduce
  • Tez : L’optimisation des générateurs de MapReduce
  • Sqoop : Comment importer les données de l’entreprise dans un cluster Hadoop?
  • Oozie : Comment organiser les exécutions des différentes applications ?

Programme

INTRODUCTION
  • Présentation générale d’Hadoop
  • Exemples d’utilisation dans différents secteurs
  • Historique et chiffres clés : Quand parle-t-on de Big Data ?
L’ECOSYSTEME D’HADOOP
  • Le système de fichier HDFS
  • Le paradigme MapReduce et l’utilisation à travers YARN
MANIPULATION DES DONNEES DANS UN CLUSTER HADOOP
  • Hue : Comment fonctionne cette interface web ?
  • Hive : Pourquoi Hive n’est pas une base de données ?
  • Requête sur Hive
  • Utilisation de HCatalog
  • Utilisation avancée sur Hive
  • Utilisation de fonctions utilisateurs
  • Paramétrage de requête
  • Pig : Fonctionnement de Pig
  • Programmation avec Pig Latin
  • Utilisation du mode Local
  • Utilisation de fonctions utilisateurs
  • Tez : Qu’est-ce que Tez ?
  • Comment et quand l’utiliser ?
  • Oozie : Fonctionnement de Oozie
  • Création de Workflows avec Oozie
  • Manipulation des workflows
  • Ajout d’éléments d’exploitation dans les workflows
  • Ajout de conditions d’exécution
  • Paramétrage des workflows
  • Sqoop : A quoi sert Sqoop ?
  • Chargement des données depuis une base de données relationnelle
  • Chargement des données depuis Hadoop
  • Utilisation et paramétrage avancée
  • Les particularités des distributions : Impala, Hawq
  • Quelles sont les bonnes pratiques d’utilisation des différents outils ?
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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Public

Cette formation Data Analyst - Analyse de données en environnement Hadoop est destinée aux personnes qui devront manipuler les données dans un cluster Apache Hadoop.| Cette formation Data Analyst - Analyse de données en environnement Hadoop est destinée aux personnes qui devront manipuler les données dans un cluster Apache Hadoop.

Pré-requis

Cette formation Data Analyst - Analyse de données en environnement Hadoop nécessite d'avoir une expérience dans la manipulation de données. Une connaissance préliminaire d’Hadoop n’est pas exigée.| Cette formation Data Analyst - Analyse de données en environnement Hadoop nécessite d'avoir une expérience dans la manipulation de données. Une connaissance préliminaire d’Hadoop n’est pas exigée.

Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en effectuant le test disponible en bas de cette page.

Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

Pour s’inscrire à notre formation, veuillez nous contacter par mail ou téléphone.

Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

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training@profind.fr
Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adapter.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.

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