Analyse de données en environnement Hadoop

Objectifs

Connaitre les fonctionnements d'Hadoop Distributed File System (HDFS) et YARN / MapReduce
Savoir explorer HDFS et suivre l'exécution d'une application YARN
Déterminer les fonctionnements et l'utilisation les différents outils de manipulation des données

Programme de la formation

- Hadoop

• Comprendre Hadoop 2.0 et son écosystème
• Quels impacts de l'arrivée d'Hadoop dans un SI traditionnel ?
• Le Hadoop Distributed File System (HDFS)
• Introduction aux données dans HDFS
• MapReduce Framework et YARN

- Pig

• Introduction à Pig
• Programmation Pig avancée
• Troubleshooting et optimisation avec Pig
• Résolution des problèmes avec Pig
• Utiliser l'UI Web d'Hadoop
• Démo optionnelle : résolution d'un « Failed Job » avec l'UI Web
• Echantillonnage de données et débogage
• Vue d'ensemble des performances
• Comprendre le plan d'exécution
• Astuces pour améliorer la performance de vos « Pig Jobs »

- Hive

• Programmation Hive
• Utilisation de HCatalog
• Programmation Hive avancée
• Etendre Hive
• Transformation de données avec des Scripts personnalisés
• Fonctions définies par l'utilisateur
• Paramétrer les requêtes
• Exercices « Hands-On » : transformation de données avec Hive
• Programmation Hive avancée (suite)
• Analyse de données et statistiques

- Sqoop

• Import/Export avec Sqoop (SGBDR HDFS)
• Sqoop, fonctions avancées
• Définition de workflow avec Oozie

- Optionnel : (sous réserve de temps)

• Introduction à H-Base
• Exemple d'ingestion de données avec l'ETL Talend
• Créer son propre cluster Hadoop (plateforme de test)

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique