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Analyse de donnees en environnement Hadoop

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  • 46 - Lot
  • 48 - Lozère
  • 65 - Hautes-Pyrénées
  • 66 - Pyrénées-Orientales
  • 81 - Tarn
  • 82 - Tarn-et-Garonne
Objectifs
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
Programme

- 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)
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