Objectifs
Résultats attendus
Résultats attendus
Attestation de formation
Objectifs de la formation
Objectifs de la formation
Connaitre les fonctionnements d'Hadoop Distributed File System (HDFS) et YARN / MapReduce
Savoir explorer HDFS et suivre l’exécution d’une application YARN
Déterminer les fonctionnements et l'utilisation les différents outils de manipulation des données
Domaines
Domaine(s)
Statistique appliquée
Analyse de données
Data Warehouse
Contenu
Contenu
- Hadoop
- Comprendre Hadoop et son écosystème
- Quels impacts de l’arrivée d’Hadoop dans un SI traditionnel ?
- Le Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Introduction aux données dans HDFS
- MapReduce Framework et YARN
- Pig
- Introduction à Pig
- Programmation Pig avancée
- Troubleshooting et optimisation avec Pig
- Résolution des problèmes avec Pig
- Utiliser l’UI Web d’Hadoop
- Démo optionnelle : résolution d’un « Failed Job » avec l’UI Web
- Echantillonnage de données et débogage
- Vue d’ensemble des performances
- Comprendre le plan d’exécution
- Astuces pour améliorer la performance de vos « Pig Jobs »
- Hive
- Programmation Hive
- Utilisation de HCatalog
- Programmation Hive avancée
- Etendre Hive
- Transformation de données avec des Scripts personnalisés
- Fonctions définies par l’utilisateur
- Paramétrer les requêtes
- Exercices « Hands-On » : transformation de données avec Hive
- Programmation Hive avancée (suite)
- Analyse de données et statistiques
- Sqoop
- Import/Export avec Sqoop (SGBDR <-> HDFS)
- Sqoop, fonctions avancées
- Définition de workflow avec Oozie
- Optionnel : (sous réserve de temps)
- Introduction à H-Base
- Exemple d’ingestion de données avec l’ETL Talend
- Créer son propre cluster Hadoop (plateforme de test)