Formation BIG DATA Hadoop Développement
Domaine : Data Science – Deep learning
DURÉE
3 jour(s)
OBJECTIFS
Connaître les principes du framework Hadoop et savoir utiliser la technologie MapReduce pour paralléliser des calculs sur des volumes importants de données.
Pré-requis
Connaissance d'un langage de programmation objet comme Java, Python, etc.
Participants
Chef de projet informatique, développeur, data scientist, et toute personne souhaitant comprendre les techniques de développement avec MapReduce dans l'environnement Hadoop.
coût
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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA Hadoop Développement
Introduction
Les fonctionnalités du framework Hadoop
Le projet et les modules (Hadoop Common, HDFS, YARN, Spark, MapReduce)
Utilisation de yarn pour piloter les jobs mapreduce
Le projet et les modules (Hadoop Common, HDFS, YARN, Spark, MapReduce)
Utilisation de yarn pour piloter les jobs mapreduce
MapReduce
Principe et objectifs du modèle de programmation MapReduce
Fonctions map() et reduce() (Couples (clés, valeurs))
Implémentation par le framework Hadoop
Etude de la collection d'exemples
Travaux pratiques (Rédaction d'un premier programme et exécution avec Hadoop)
Fonctions map() et reduce() (Couples (clés, valeurs))
Implémentation par le framework Hadoop
Etude de la collection d'exemples
Travaux pratiques (Rédaction d'un premier programme et exécution avec Hadoop)
Programmation
Configuration des jobs (Notion de configuration)
Les interfaces principales (mapper, reducer)
La chaîne de production (entrées, input splits, mapper, combiner, shuffle/sort, reducer, sortie.)
Format des entrées et sorties d'un job MapReduce (InputFormat et OutputFormat.)
Travaux pratiques (Type personnalisé : création d'un writable spécifique, Utilisation et contraintes)
Les interfaces principales (mapper, reducer)
La chaîne de production (entrées, input splits, mapper, combiner, shuffle/sort, reducer, sortie.)
Format des entrées et sorties d'un job MapReduce (InputFormat et OutputFormat.)
Travaux pratiques (Type personnalisé : création d'un writable spécifique, Utilisation et contraintes)
Outils complémentaires
Mise en oeuvre du cache distribué
Paramétrage d'un job (ToolRunner, Transmission de propriétés)
Accès à des systèmes externes (S3, hdfs, har )
Travaux pratiques (Répartition du job sur la ferme au travers de yarn)
Paramétrage d'un job (ToolRunner, Transmission de propriétés)
Accès à des systèmes externes (S3, hdfs, har )
Travaux pratiques (Répartition du job sur la ferme au travers de yarn)
Streaming
Définition du streaming map/reduce
Création d'un job map/reduce en python
Répartition sur la ferme (Avantages et inconvénients)
Liaisons avec des systèmes externes
Introduction au pont HadoopR
Travaux pratiques (Suivi d'un job en streaming)
Création d'un job map/reduce en python
Répartition sur la ferme (Avantages et inconvénients)
Liaisons avec des systèmes externes
Introduction au pont HadoopR
Travaux pratiques (Suivi d'un job en streaming)
Pig
Présentation des pattern et best practices Map/reduce
Introduction à Pig
Caractéristiques du langage : latin
Travaux pratiques (Installation/lancement de pig)
Ecriture de scripts simples pig (Les fonctions de base)
Ajouts de fonctions personnalisées (Les UDF, Mise en oeuvre)
Introduction à Pig
Caractéristiques du langage : latin
Travaux pratiques (Installation/lancement de pig)
Ecriture de scripts simples pig (Les fonctions de base)
Ajouts de fonctions personnalisées (Les UDF, Mise en oeuvre)
Hive
Simplification du requêtage
Etude de la syntaxe de base
Travaux pratiques (Ecriture de requêtes, Création de tables)
Comparaison pig/hive
Etude de la syntaxe de base
Travaux pratiques (Ecriture de requêtes, Création de tables)
Comparaison pig/hive
Sécurité en environnement hadoop
Mécanisme de gestion de l'authentification
Travaux pratiques (Configuration des ACLs)
Travaux pratiques (Configuration des ACLs)
dates des formations a grenoble
dates des formations a SOPHIA ANTIPOLIS
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