NoSql

Objectifs

Intégrer les bases de NoSQL

Créer des bases de données documentaires

Insérer des bases de données en graphe

Etudier les bases de données clé-valeur

Se servir des bases de données orientées colonnes

Mettre en place et gérer une infrastructure NoSQL

Programme de la formation

Se connecter aux moteurs opérationnels

- Comprendre les moteurs opérationnels, leur fonctionnement et leur relation

- Configurer la connexion

- Identifier les avantages et les inconvénients de la connexion

- Évaluer l'impact de la connexion

- Tester la connexion pour s'assurer de son fonctionnement et de sa sécurité

- Diagnostiquer et résoudre les problèmes de connexion

Utiliser l'outil intégré ETL Apache Sqoop

- Comprendre le rôle d'Apache Sqoop dans la gestion des données et son intégration

- Configurer Sqoop pour extraire, transformer et charger les données de Cassandra

- Optimiser les performances d'Apache Sqoop pour une utilisation efficace

- Surveiller les opérations ETL pour détecter les erreurs et les problèmes de performance

- Synchroniser les données entre Cassandra et les autres sources de données en utilisant Apache Sqoop

- Personnaliser les scripts Sqoop pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise

Utiliser l'outil de traitement de données distribué Apache Spark

- Comprendre le rôle d'Apache Spark dans le traitement de données distribué

- Configurer Apache Spark pour l'utiliser

- Analyser les résultats de traitement de données en utilisant Apache Spark

- Utiliser Apache Spark pour le traitement en temps réel et le traitement de flux de données

- Utiliser les bibliothèques de Machine Learning d'Apache Spark pour l'analyse de données

- Comprendre le fonctionnement des moteurs de recherche

- Analyser les résultats de recherche et l'impact de l'algorithme PageRank sur ces résultats

- Appliquer l'algorithme PageRank pour optimiser les résultats de recherche dans Cassandra

- Évaluer l'efficacité de l'algorithme PageRank pour l'optimisation des résultats de recherche

- Comparer l'algorithme PageRank à d'autres algorithmes de recherche pour choisir le plus adapté

Utiliser différents types de traitements tels que MapReduce, graphe orienté acyclique, flux, machine learning et graphes distribués

- Comprendre les différents types de traitements de données

- Identifier les avantages et les inconvénients de chaque type de traitement

- Utiliser des graphes orientés acycliques (DAG)

- Exploiter les flux de données pour traiter

Traiter les données à l'aide de graphes distribués

- Explorer les différentes méthodes pour l'analyse de graphes

- Traiter des flux de données en temps réel avec Apache Kafka

- Etudier des algorithmes de graphes populaires tels que PageRank et Shortest Path

- Gérer de la mémoire pour les graphes distribués

- Voir comment les graphes distribués sont utilisés dans différents domaines

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique