Hadoop est un framework permettant une mémorisation distribuée et le traitement parallèle de grandes quantités de données (« Big Data ») dans des environnements distribués horizontalement. Le déploiement horizontal (« Scale out ») constitue ici un des principes fondamentaux de Hadoop. Celui-ci permet de répartir de grandes quantités de données au sein d’un cluster sur plusieurs milliers de serveurs de façon sûre et en bénéficiant d’une tolérance de panne.

Ici on ne met plus en œuvre des serveurs spéciaux onéreux (« Scale up »), mais on mise sur du matériel courant d’un coût bien plus favorable. En plus de la mémorisation de grandes quantités de données, la répartition et le traitement parallèle de ces données représentent une autre tâche centrale d’Hadoop. Dans les environnements Big Data, Hadoop est considéré de fait comme standard pour les applications Big Data.

BD-HADOOP
  • Durée

    1  jour
  • Objectif

    • Aperçu théorique d’Hadoop et de l’écosystème
    • Apprendre et comprendre l’architecture Hadoop
    • Introduction aux tâches effectuées dans un cluster Hadoop à travers d’exemples tirés de la pratique
    • Enseignement des bases pour la planification de cluster
  • Groupe cible

    Architectes d’infrastructures, développeurs ainsi que personnes intéressées par les infrastructures Big Data.

  • Contenu

    • Premier aperçu sur Hadoop et l’écosystème
    • Bases de l’architecture du cluster
    • Bases de HDFS & MapReduce
    • Bases de la planification du cluster
    • Aperçu des possibilités d’installation
    • Maintenance du cluster
    • Hadoop planification des tâches

    Conditions requises

    Une connaissance fondée des architectures informatiques est utile.

  • Methods

    • Exposé
    • Démonstration
    • Travaux pratique

    Le rapport entre théorie et pratique est de 60% à 40%.

  • Notre promesse qualité

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