La formation Big Data Hadoop vous permet de maîtriser les outils et les concepts nécessaires pour exploiter efficacement un cluster Hadoop. Grâce à des méthodes pratiques, vous apprendrez à utiliser des composants essentiels de l’écosystème Hadoop pour analyser des données massives dans un environnement distribué. Apprenez à manipuler les données avec HDFS, MapReduce, YARN, et des outils comme Hue, Hive, et Sqoop, dans un cadre professionnel adapté.
Objectifs de la formation Analyse des données avec Hadoop
Cette formation Big Data vous apportera les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement du Hadoop Distributed File System (HDFS) et de YARN/MapReduce.
- Explorer HDFS et suivre l’exécution d’applications avec YARN.
- Maîtriser les outils de manipulation de données comme Hue, Hive, Pig, et Tez.
- Optimiser l’utilisation de Sqoop pour importer des données dans un cluster Hadoop.
- Organiser des workflows d’exécution avec Oozie et les paramétrer pour des applications Hadoop complexes.
À qui s’adresse cette formation ?
Public ciblé :
Cette formation s’adresse aux analystes de données, développeurs Big Data, et toute personne souhaitant comprendre et manipuler des données dans un cluster Hadoop.
Prérequis :
Une expérience préalable dans la manipulation de données est requise. Une connaissance de base d’Hadoop est recommandée mais non obligatoire.
Contenu du cours Analyse des données avec Hadoop
1. Introduction à Hadoop
- Présentation générale de l’écosystème Hadoop.
- Utilisation de Hadoop dans des secteurs variés.
- Historique du Big Data : Qu’est-ce que le Big Data et quand en parle-t-on ?
2. L’écosystème Hadoop
- HDFS : Le système de fichiers distribué.
- MapReduce & YARN : Le paradigme de traitement distribué.
3. Manipulation des données dans un cluster Hadoop
- Hue : Interface web unifiée pour Hadoop.
- Hive : Notions de base sur Hive et son utilisation pour les requêtes.
- Pourquoi Hive n’est pas une base de données traditionnelle ?
- Utilisation avancée avec HCatalog et fonctions utilisateurs.
- Pig : Programmation en Pig Latin, mode Local et fonctions personnalisées.
- Tez : Optimisation des générateurs de MapReduce avec Tez.
- Oozie : Création et gestion des workflows d’exécution de jobs Hadoop.
- Sqoop : Importation et exportation de données entre Hadoop et les bases de données relationnelles.
4. Les particularités des distributions Hadoop
- Impala et Hawq : Outils de requêtage distribués.
- Bonnes pratiques d’utilisation des outils Hadoop pour des performances optimales.
Cette formation est disponible à distance ou en présentiel, avec des options adaptées à vos besoins spécifiques. Découvrez comment optimiser vos analyses de données en environnement Hadoop avec des outils puissants qui vous permettront de gérer efficacement de grandes quantités de données.