Formation Programmer Hadoop en Java : Initiation
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Développer des algorithmes parallèles efficaces - Analyser des fichiers non structurés et développer des tâches Java MapReduce -
| Tarif |
A partir de 2 975,00 € |
| Durée | 3 jour(s) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 975,00 € |
| Durée | 3 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
Prérequis
Public
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Contacter l'organisme |
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