Introduction à Hadoop, MapReduce et à l'écosystème d'Hadoop à l'aide d'exercices pratiques.
BD-AMH
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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
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Groupe cible
Architectes de systèmes, développeurs, personnes intéressées par Big Data
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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
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Methods
Exposé accompagné d'exercices pratiques
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| Lieu | Date | Langue | Prix | |
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| Formations internes sur demande | demande | |||
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