Formation Programmer Hadoop en Java
Public admis
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- Demandeur d'emploi
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Objectifs de la formation
- Développer des algorithmes parallèles efficaces - Analyser des fichiers non structurés et développer des tâches Java MapReduce - Charger et récupérer des données de HBase et du système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) - User Defined Functions de Hive et Pig
| Tarif |
A partir de 3 875,00 € |
| Durée | 5 jour(s) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 875,00 € |
| Durée | 5 jour(s) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Programme
Comprendre le contexte d'utilisation d'Hadoop
Évaluer la valeur que peut apporter Hadoop à l'entreprise
Examiner l'écosystème d'Hadoop
Choisir un modèle de distribution adapté
Défier la complexité de la programmation parallèle
Examiner les difficultés liées à l'exécution de programmes parallèles : algorithmes, échange des données
Évaluer le mode de stockage et la complexité du Big Data
Programmation parallèle avec MapReduce
Fragmenter et résoudre les problèmes à grande échelle
Découvrir les tâches compatibles avec MapReduce
Résoudre des problèmes métier courants
Appliquer le paradigme Hadoop MapReduce
Configurer l'environnement de développement
Examiner la distribution Hadoop
Étudier les démons Hadoop
Créer les différents composants des tâches MapReduce
Analyser les différentes étapes de traitement MapReduce : fractionnement, mappage, lecture aléatoire et réduction
Créer des tâches MapReduce complexes
Choisir et utiliser plusieurs outils de mappage et de réduction, exploiter les partitionneurs et les fonctions map et reduce intégrées, analyser les données en séries temporelles avec un second tri, rationaliser les tâches dans différents langages de programmation
Résoudre les problèmes de manipulation des données
Exécuter les algorithmes : tris, jointures et recherches parallèles, analyser les fichiers journaux, les données des média sociaux et les courriels
Mise en œuvre des partitionneurs et des comparateurs
Identifier les algorithmes parallèles liés au réseau, au processeur et aux E/S de disque
Répartir la charge de travail avec les partitionneurs
Contrôler l'ordre de groupement et de tri avec les comparateurs
Mesurer les performances avec les compteurs
Bien-fondé des données distribuées
Optimiser les performances du débit des données
Utiliser la redondance pour récupérer les données
Interfacer avec le système de fichiers distribué Hadoop
Analyser la structure et l'organisation du HDFS
Charger des données brutes et récupérer le résultat
Lire et écrire des données avec un programme
Manipuler les types SequenceFile d'Hadoop
Partager des données de référence avec DistributedCache
Structurer les données avec HBase
Passer du stockage structuré au stockage non structuré
Appliquer les principes NoSQL avec une application de modèle à la lecture, se connecter à HBase à partir des tâches MapReduce, comparer HBase avec d'autres types de magasins de données NoSQL
Exploiter la puissance de SQL avec Hive
Structurer bases de données, les tables, les vues et les partitions
Intégrer des travaux MapReduce avec des requêtes Hive
Lancer des requêtes avec HiveQL
Accéder aux servers Hive via IDBC, ajouter des fonctionnalités à HiveQL avec les fonctions définies par l'utilisateur
Tester et déboguer le code Hadoop
Enregistrer des événements importants à auditer et à déboguer
Valider les spécifications avec MRUnit
Déboguer en mode local
Déployer, surveiller et affiner les performances
Déployer la solution sur un cluster de production
Uutiliser des outils d'administration pour optimiser les performances
Surveiller l'exécution des tâches via les interfaces utilisateur web
Prérequis
Public
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