Formation : Hadoop, développer des applications pour le Big Data

Hadoop, développer des applications pour le Big Data

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Ce cours vous apprendra à développer des applications vous permettant de traiter des données distribuées en mode batch. Vous collecterez, stockerez et traiterez des données de formats hétérogènes avec Apache Hadoop afin de mettre en place des chaînes de traitement intégrées à votre Système d'Information.

Inter

Intra

Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. APH

Prix : 2860 CHF H.T.

4j - 28h00

Dates et Inscription

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Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :

Construire un programme à base de Map Reduce
Intégrer Hadoop HBase dans un workflow d'entreprise
Travailler avec Apache Hive et Pig depuis HDFS
Utiliser un graphe de tâches avec Hadoop

Public concerné

Concepteurs, développeurs.

Prérequis

Bonne expérience en développement Java. Des connaissances en architecture Web constituent un plus.

Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant ce test.

Programme de la formation

Le Big Data

Définition du périmètre du Big Data.
Le rôle du projet Hadoop.
Les concepts de base des projets Big Data.
Présentation du Cloud Computing.
Différence entre Cloud Computing privé et public.
Les architectures Big Data à base du projet Hadoop.

Démonstration

Usage d'Hadoop et de GoogleApp.

Collecte de données et application de Map Reduce

Analyse des flux de données dans l'entreprise.
Données structurées et non-structurées.
Les principes de l'analyse sémantique des données d'entreprise.
Graphe des tâches à base de MapReduce.
La granularité de cohérence des données.
Transfert de données depuis un système de persistance dans Hadoop.
Transfert de données d'un Cloud dans Hadoop.

Travaux pratiques

Gérer la collecte d'informations clientèles par Map Reduce. Configuration de l'implémentation YARN. Développement d'une tâche basée sur Map Reduce.

Le stockage des données avec HBase

Plusieurs types de base de données XML.
Patterns d'usages et application au Cloud.
Application de Hadoop database au sein d'un workflow.
Utilisation des projets Hive/Pig.
Utilisation du projet HCatalog.
L'API Java HBase.

Travaux pratiques

Gérer les modifications d'un catalogue de données fournisseur.

Le stockage des données sur HDFS

Patterns d'usages et application au Cloud.
Architecture et installation d'un système HDFS, journal, NameNode, DataNode.
Opérations, commandes et gestion des commandes.
L'API HDFS Java.
Analyse de données avec Apache Pig.
Le langage Pig Latin. Utiliser Apache Pig avec Java.
Requêtage avec Apache Hive.
Réplication de données. Partage de données sur une architecture HDFS.

Travaux pratiques

Administrer un référentiel client partagé sur Hadoop. Utilisation de la console de visualisation.

Spring Data Hadoop

Introduction à Spring et Spring Data.
Le namespace Hadoop pour Spring.
Utiliser Spring pour simplifier la configuration Hadoop.
Configuration du cache distribué.
Définition des Jobs et dépendance entre Jobs.
Intégration des outils (Pig, Hive...).

Travaux pratiques

Refondre la gestion du catalogue de données fournisseur via Spring Data.

Modalités pratiques

Travaux pratiques

Développement d'applications pour le Big Data.

Méthodes pédagogiques;

Cours 30%, travaux pratiques 70%.

Modalités d'évaluation

Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…

Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Avis clients

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Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.

ERIK D.

23/08/22

5 / 5

Très satisfait de la formation, contenu bien expliqué et exemples fournis

Dates et lieux