- Référence : OHAD
- Durée : 3 jours (21h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
En intra
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...
Cette formation Hadoop Hortonworks vous apportera les compétences et connaissances pour maitriser l'administration d'Hadoop sur une distribution Hortonworks.
Tous les aspects importants sont abordés : les différents modes d'installation , la configuration ,les différents outils , l'administation en détail, la sécurité et enfin l'exploitation au quotidien.
Public :
Cette formation Hadoop s'adresse aux Chefs de projet, administrateurs ainsi qu'à toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système distribué avec Hadoop.
Prérequis :
Pour suivre ce cours dans de bonnes conditions il vous faut avoir de certaines connaissance des commandes des systèmes unix/linux.
Les fonctionnalités du framework Hadoop.
Les différentes versions.
Distributions : Apache, Cloudera, Hortonworks, EMR, MapR, DSE.
Spécificités de chaque distribution.
Architecture et principe de fonctionnement.
Terminologie : NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager.
Rôle des différents composants.
Le projet et les modules : Hadoop Common, HDFS, YARN, Spark, MapReduce
Oozie, Pig, Hive, HBase, ...
Infrastructure/Mise en oeuvre :
Avro, Ambari, Zookeeper, Pig, Tez, Oozie, Falcon, Pentaho
Vue d'ensemble
Gestion des données.
Exemple de sqoop.
Restitution : webhdfs, hive, Hawq, Mahout,ElasticSearch ..
Outils complémentaires:
Spark, SparkQL, SparkMLib, Storm, BigTop, Zebra
De développement:
Cascading, Scalding, Flink/Pachyderm
D'analyse :
RHadoop, Hama, Chukwa, kafka
Trois modes d'installation : local, pseudo-distribué, distribué
Première installation.
Mise en oeuvre avec un seul noeud Hadoop.
Configuration de l'environnement,étude des fichiers de configuration :
core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml et capacity-scheduler.xml
Création des users pour les daemons hdfs et yarn,droits d'accès sur les exécutables et répertoires.
Lancement des services.
Démarrage des composants : hdfs, hadoop-daemon, yarn-daemon, etc ..
Gestion de la grappe, différentes méthodes :
Ligne de commandes, API Rest, serveur http intégré, APIS natives
Exemples en ligne de commandes avec hdfs, yarn, mapred
Présentation des fonctions offertes par le serveur http
Travaux pratiques :
Organisation et configuration d'une grappe hadoop
Outils complémentaires à yarn et hdfs : jConsole, jconsole yarn
Exemples sur le suivi de charges, l'analyse des journaux.
Principe de gestion des noeuds, accès JMX.
Travaux pratiques :
Mise en oeuvre d'un client JMX
Administration HDFS :
Présentation des outils de stockage des fichiers, fsck, dfsadmin
Mise en oeuvre sur des exemples simples de récupération de fichiers
Gestion centralisée de caches avec Cacheadmin
Déplacement d'un NameNode. Mise en mode maintenance.
Mise en place de la haute disponibilité sur une distribution Ambari.
Travaux pratiques :
Passage d'un système HDFS en mode HA
Mécanismes de sécurité et mise en oeuvre pratique :
Activation de la sécurité avec Kerberos dans core-site.xml, et dans hdfs-site.xml pour les NameNode et DataNode. Sécurisation de yarn avec la mise en oeuvre d'un proxy et d'un Linux Container Executor.
Travaux pratiques :
Mise en place de la sécurité Kerberos sur une distribution Ambari. Création des utilisateurs. Travaux sur les droits d'accès et les droits d'exécution. Impact au niveau des files Yarn, Oozie et Tez.
Installation d'une grappe Hadoop avec Ambari. Tableau de bord. Lancement des services.
Principe de la supervision des éléments par le NodeManager.
Monitoring graphique avec Ambari.
Présentation de Ganglia,Kibana
Travaux pratiques :
Visualisation des alertes en cas d'indisponibilité d'un noeud.
Configuration des logs avec log4j.
Traiter et gérer des données de formats et de sources multiples
Bien comprendre le vocabulaire et le rôle de chaque brique de Hadoop
Les Distributions Hadoop Data Analyst - Analyse de données en environnement Hadoop
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