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Plan de cours
Accueil > Formations > Data Science – Deep learning > BIG DATA Elastic Stack pour administrateurs

Formation BIG DATA Elastic Stack pour administrateurs

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
2.0 jour(s)

 
OBJECTIFS
Comprendre le fonctionnement d’ElasticSearch. Savoir l’installer et le configurer. Gérer la sécurité et installer / configurer Kibana pour le mapping sur les données ElasticSearch.
 
Pré-requis
Connaissances générales des systèmes d’information, et des systèmes d’exploitation (Linux ou Windows).

Participants

Architecte technique, ingénieur système, administrateur.

coût

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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA Elastic Stack pour administrateurs

Introduction
Présentation de la pile Elastic
Positionnement d'ElasticSearch et des produits complémentaires (Watcher, Marvel, Kibana, Logstash, Beats, X-Pack)
Les apports de la version 7.x
Principe (Base technique Lucene et apports d'ElasticSearch, Fonctionnement distribué)
Installation et configuration
Prérequis techniques
Installation depuis les RPM
Utilisation de l'interface X-Pack monitoring
Premiers pas dans la console Devtools
Etude du fichier : elasticsearch.yml
Clustering
Définitions (Cluster, noeud, sharding)
Nature distribuée d'ElasticSearch
Présentation des fonctionnalités (Stockage distribué, Calculs distribués avec ElasticSearch, Tolérance aux pannes)
Fonctionnement
Notion de noeud maître
Stockage des documents (Shard primaire et réplicat, Routage interne des requêtes)
Gestion du cluster
Outils d'interrogation (/_cluster/health)
Création d'un index (Définition des espaces de stockage (shard), Allocation à un noeud)
Configuration de nouveaux noeuds (Tolérance aux pannes matérielles, Répartition du stockage)
Cas d'une panne
Fonctionnement en cas de perte d'un noeud (Election d'un nouveau noeud maître si nécessaire, Déclaration de nouveaux shards primaires)
Exploitation
Gestion des logs (ES_HOME/logs)
Paramétrage de différents niveaux de logs (INFO, DEBUG, TRACE)
Suivi des performances
Sauvegardes avec l'API snapshot
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