Introduction à Hadoop, MapReduce et à l'écosystème d'Hadoop à l'aide d'exercices pratiques.

BD-AMH
  • Durée

    3  Jours
  • Objectif

    • Découvrir l'architecture d’Apache Hadoop
    • Composants noyaux d’Hadoop et de l'écosystème d'Hadoop
    • Fonctionnement de HDFS et MapReduce
    • Connaissances de base pour développer des applications MapReduce et des applications Big Data simples
    • Apprentissage des moyens destinés à la définition de flux de données
    • Se familiariser avec les limites d’Hadoop et MapReduce
  • Groupe cible

    Architectes de systèmes, développeurs, personnes intéressées par Big Data

  • Contenu

    • La raison de l’utilisation d’Hadoop et les objectifs poursuivis
    • Caractéristiques de l'architecture d’Hadoop
    • Concepts noyaux d'Hadoop
    • Fonctionnalités de MapReduce
    • Les composants les plus importants de l'écosystème Hadoop : HDFS, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Zookeeper, Flume, Cascading, etc.
    • Développement d'applications MapReduce
    • Importer et exporter des données
    • Automatisation des flux de données
    • Sérialisation de données / de-sérialisation de données à l'aide d'AVRO
    • Hadoop APIs
    • Meilleures pratiques et modèles

    Conditions requises

    Connaissances fondamentales d'informatique

  • Notre promesse qualité

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