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Formation Analyse du Big Data en environnement Hadoop

Les Distributions Hadoop Data Analyst - Analyse de données en environnement Hadoop

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Durée 3 jours
Niveau Intermédiaire
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence OABD
Éligible CPF Non

Cette formation Big Data Analyse vous apportera les connaissances et compétences nécessaires pour:

  • Comprendre le fonctionnement d'Hadoop Distributed File System (HDFS) et YARN/MapReduce
  • Explorer HDFS
  • Suivre l’exécution d’une application YARN
  • Maitriser le fonctionnnement et l'utilisation des 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 ?

Public :

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

Prérequis :

Cecours nécessite d'avoir une expérience dans la manipulation de données. Une connaissance préliminaire d’Hadoop n’est pas exigée mais recommandée.

J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant ce test.

Introduction à Hadoop

Présentation générale d’Hadoop
Exemples d’utilisation dans différents secteurs
Historique et chiffres clés : Quand parle-t-on de Big Data ?

L'écosystème d'Hadoop

Le système de fichier HDFS
Le paradigme MapReduce et l’utilisation à travers YARN

Manipulation des données 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 ?

Date de mise à jour du programme : 09/01/2025

Avis des participants à la formation Analyse du Big Data en environnement Hadoop

Note moyenne de 4/5(3)

Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.

FARIA Hervé
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"PAS DE POSSIBILITE DE TESTER CAR TROP DE BLOCAGE SECURITE COTE AGIRC ARRCO"

Mon avis sur le formateur :

"PRESENTATION AGREABLE. GRANDE CONNAISSANCE DU SUJET"

Mon avis sur la salle de formation :

"AGIRC ARRCO IMPOSE TROP DE RESTRICTIONS SANS POSSIBILITE DE CONTOURNEMENT"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"CONNAISSANCES TECHNIQUES DE L'INTERLOCUTEUR"

AE
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Pas de travaux pratiques dû à la sécurité informatique de notre société qui bloque l'accès."

Mon avis sur le formateur :

"L'animateur connait tres bien son sujet et sait transmettre les notions de façon explicite."

FC
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Stage très intéressant mais n'ayant malheureusement pas permis de manipuler certains outils compte tenu des restrictions AGIRC ARRCO"

Mon avis sur le formateur :

"Très bon formateur et passionné par son métier et la technique"

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