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
Nous contacter pour une formation sur mesure ou en intra
LIEUx de formation
Notre centre de formation à GrenobleNotre centre de formation à MoiransNotre centre de formation à Sophia Antipolis
Sur votre site en formation intraEn classe distancielle
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)
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
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)
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)
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)
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
Paramétrage de différents niveaux de logs (INFO, DEBUG, TRACE)
Suivi des performances
Sauvegardes avec l’API snapshot
dates des formations a grenoble
dates des formations a SOPHIA ANTIPOLIS
formations associées
- Apache Flink
- Flux de données avec Storm
- Blockchain : Mise en pratique
- Apache Pig : Développement de scripts
- Apache Cassandra : Administration
- BIG DATA Gestion et pilotage de projets
- BIG DATA Architecture et technologies
- BIG DATA Hadoop Infrastructure sécurisée
- BIG DATA Cassandra
- BIG DATA Hadoop - L’écosysteme
- BIG DATA Elastic Stack : Présentation
- BIG DATA Hadoop Stockage avec HBase
- BIG DATA Intégration SQL, Hive, SparkDataFrames
- BIG DATA Hadoop Cloudera Administration
- BIG DATA Kafka : Ingestion et traitement de messages
- BIG DATA NEO4J Graphes et analyse
- BIG DATA Hadoop Développement
- BIG DATA Hadoop EMR
- BIG DATA Programmation R et intégration Big Data
- BIG DATA Hadoop Hortonworks Administration
- BIG DATA Spark : Traitement de données
- BIG DATA Supervision
- BIG DATA La synthèse