Formation Hadoop

Votre entreprise accumule des volumes de données que vos outils actuels ne parviennent plus à traiter. Une formation Hadoop vous permet de maîtriser le framework open source de référence pour le stockage et le traitement distribué à grande échelle.

• Administrateurs systèmes Linux : vous gérez déjà des infrastructures on-premise et souhaitez intégrer une couche big data. Un parcours orienté installation et administration de cluster vous permet de prendre la main sur HDFS et MapReduce en environnement réel.
• Développeurs Java : vous écrivez des applications métier et voulez exploiter la puissance du traitement distribué. Une formation axée sur le développement Hadoop vous permet de concevoir des pipelines de données robustes avec l'API HBase.
• Data analysts en reconversion : vous maîtrisez SQL et souhaitez monter en compétences sur les outils big data. Un programme incluant Hive vous permet d'interroger des jeux de données massifs sans réécrire votre logique métier depuis zéro.
• Ingénieurs data débutants : vous intégrez une équipe data pour la première fois et avez besoin de bases solides sur l'écosystème Apache. Une formation de niveau initiation vous permet de comprendre l'architecture d'un cluster et d'y contribuer rapidement.

À l'issue de votre parcours, vous serez capable d'agir concrètement sur chaque couche du framework.

• Configurer un cluster Hadoop opérationnel sur une infrastructure on-premise en moins d'une journée.
• Interroger 100 millions de lignes de logs avec HiveSQL sans saturer la mémoire du cluster.
• Automatiser la collecte et le transfert de données depuis un cloud vers HDFS grâce à Sqoop.
• Surveiller l'état d'un cluster en production et identifier un nœud défaillant avant qu'il impacte les traitements.
• Planifier des workflows complexes avec Oozie pour enchaîner des jobs MapReduce sans intervention manuelle.

Voici deux exemples de parcours pour vous projeter concrètement dans une formation en Hadoop.

Hadoop : architecture et premiers pas sur le cluster (niveau initiation)

Ce parcours s'adresse aux professionnels de l'IT sans expérience préalable du big data. Il vous amène à déployer un cluster fonctionnel et à y exécuter vos premiers traitements.

• Durée estimée : 3 jours (21 heures)
• Objectif principal : déployer un cluster Hadoop configuré et lancer un job MapReduce en autonomie

Hadoop : développement avancé et optimisation des traitements (niveau perfectionnement)

Ce parcours vise les professionnels ayant déjà manipulé un cluster Hadoop. Il vous permet de produire des pipelines fiables et d'optimiser vos jobs en production.

• Durée estimée : 4 jours (28 heures)
• Objectif principal : concevoir et optimiser des workflows de traitement de données à l'échelle