Formation apache Hadoop, développer des applications pour le Big Data

Maitriser Apache hadoop

Présentation

APHA
4 jours ( 28 heures )
Présentation

Ce cours vous permettra de développer des applications vous permettant de traiter des données distribuées en mode batch.


Objectifs du cours

Ce stage vous permettra de développer des applications vous permettant de traiter des données distribuées en mode batch. Vous collecterez, stockerez et traiterez des données de formats hétérogènes avec Apache Hadoop afin de mettre en place des chaînes de traitement intégrées à votre système d'information

Pré-requis

Maîtrise du langage Java et ou en architecture web

 

Programme

 

Le Big Data

Définition du périmètre du Big Data.
Le rôle du projet Hadoop.
Les concepts de base des projets Big Data.
Présentation du Cloud Computing.
Différence entre Cloud Computing privé et public.
Les architectures Big Data à base du projet Hadoop.

Collecte de données et application de Map Reduce

Analyse des flux de données dans l'entreprise.
Données structurées et non-structurées.
Les principes de l'analyse sémantique des données d'entreprise.
Graphe des tâches à base de MapReduce.
La granularité de cohérence des données.
Transfert de données depuis un système de persistance dans Hadoop.
Transfert de données d'un Cloud dans Hadoop.

Le stockage des données avec HBase

Plusieurs types de base de données XML.
Patterns d'usages et application au Cloud.
Application de Hadoop database au sein d'un workflow.
Utilisation des projets Hive/Pig.
Utilisation du projet HCatalog.
L'API Java HBase.

  

Le stockage des données sur HDFS

Patterns d'usages et application au Cloud.
Architecture et installation d'un système HDFS, journal, NameNode, DataNode.
Opérations, commandes et gestion des commandes.
L'API HDFS Java.
Analyse de données avec Apache Pig.
Le langage Pig Latin. Utiliser Apache Pig avec Java.
Requêtage avec Apache Hive.
Réplication de données. Partage de données sur une architecture HDFS.

Spring Data Hadoop

Introduction à Spring et Spring Data.
Le namespace Hadoop pour Spring.
Utiliser Spring pour simplifier la configuration Hadoop.
Configuration du cache distribué.
Définition des Jobs et dépendance entre Jobs.
Intégration des outils (Pig, Hive...).

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