Formation Pig, Hive et Impala avec Hadoop
Public admis
- Salarié en Poste
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Objectifs de la formation
- Apprendre à manier Pig, Hive et Impala avec Hadoop
- Savoir explorer Pig, l'utiliser pour traiter les données basiques et complexes
- Analyser les données relationnelles, textuelles et sémantiques avec Hive
- Savoir utiliser Impala pour exlorer, trier, filtrer et analyser les données
- Utiliser efficacement la complémentarité des outils
| Tarif |
A partir de 2 800,00 € |
| Durée | 4 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 800,00 € |
| Durée | 4 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Cette formation vous apportera une grande expertise dans l’utilisation d’outils de traitement de données issues du Big Data. Apprenez à combiner et à mettre en œuvre Pig, Hive et Impala dans votre système Hadoop pour accroître votre potentiel BI. Vous serez en mesure d’exploiter ces outils et adapter leurs utilisations pour un traitement optimal des données : requêtes, transformations, combinaisons, interprétations, stockage, et plus encore !
Programme
Chapitre introductif
Les problématiques du Big Data
Retour sur l’architecture MapReduce
Le processus ETL
Hadoop : solutions apportées et manques
Retour sur le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS)
L’environnement d’Hadoop
Exploration de l’outil Apache Pig
Pig : définition, caractéristiques et rayon d’action
Les cas d’utilisation de Pig
Le langage Pig Latin : caractéristiques et mise en œuvre
Démarrer avec Pig
Utilisation de Pig pour traiter des données basiques
Connaître les types et les caractéristiques de données simples
Charger les données et définir les champs
Gérer la sortie des données
Techniques de tri et de filtrage des données récoltées
Utiliser les principales fonctions de traitement
Utilisation de Pig pour traiter des données complexes
Les différents formats de stockage
Connaître les types et les caractéristiques des données complexes et emboîtées
Grouper les données et utiliser la fonction built-in
Programmer des itérations de traitement de données groupées
Utilisation avancée de Pig
Effectuer des combinaisons d’ensembles de données
Exécuter des opérations sur des groupes de données
Paramètres avancés
Utiliser des macros et des fonctions utilisateurs (UDF)
Utiliser Pig avec d’autres langages
Résolution de problèmes et optimisation
Méthodes de résolution de problèmes
Utiliser l’UI web d’Hadoop pour le trouble shooting
Méthodes de débogage par échantillonnage de données
Monitoring des performances
Exploration de l’outil Apache Hive
Hive : définition, caractéristiques et rayon d’action
Le modèle de stockage de données de Hive
Hive et Pig : concurrence et complémentarités
Le langage de requête HiveQL
Démarrer avec Hive
Utilisation de Hive pour l’analyse de données relationnelles
Les bases et tableaux de données sous Hive
Connaître les types de données et leurs caractéristiques
Les formats de données dans Hive
Méthodes d’assemblage de données et fonctions de built-in
Gestion des données avec Hive
Construire des bases de données et tableaux de gestion Hive
Utiliser des tableaux autogérés
Stocker le résultat des requêtes
Sécuriser l’accès aux données
Analyse de données textuelles et études sémantiques
Les principes du traitement de données textuelles
Utiliser les fonctions String
Principes et applications du « Opinion Mining »
Optimisation et utilisation avancée
Mettre en œuvre les bonnes pratiques pour la performance des requêtes
Paramétrer les requêtes
Contrôler l’exécution des tâches
Partitionnement des données, bucketing et indexation
Utiliser des scripts pour transformer les données
Mettre en œuvre des fonctions utilisateurs (UDF)
Exploration du moteur de requêtes Impala
Impala : définition, caractéristiques et rayon d’action
Impala, Pig et Hive : concurrence et complémentarités
Impala dans le monde des bases de données relationnelles
Exemples d’utilisations du Shell Impala
Utilisation d’Impala pour l’analyse de données
Utiliser la syntaxe Impala
Connaître les types de données et leurs caractéristiques
Techniques de tri et de filtrage des données récoltées
Méthodes d’assemblage de données
Optimiser les performances
Conclusion
Prérequis
Public
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| Durée |
12 jours (84 heures) |
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Objectifs de la formation
- Avoir une vue d'ensemble de l'architecture de Apache Pig ;
- Connaître les fonctionnalités générales et les capacités de Apache Pig ;
- Charger et de manipuler des données de types et formats différents ;
- Optimiser les traitements générés ;
- Utiliser des librairies Pig externes.
| Tarif |
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| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
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