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Plan de cours
Accueil > Formations > Data Science – Deep learning > BIG DATA Hadoop Hortonworks Administration

Formation BIG DATA Hadoop Hortonworks Administration

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
3.0 jour(s)

 
OBJECTIFS
Connaître les principes du framework Hadoop. Savoir l’installer, le configurer et l’administrer avec Ambari (tableaux de bord, supervision, gestion des services…).
 
Pré-requis
Connaissance des commandes des systèmes Unix/Linux et des bases TCP/IP.

Participants

Chef de projet, administrateur et toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système distribué avec Hadoop.

coût

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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA Hadoop Hortonworks Administration

Introduction
Les fonctionnalités du framework Hadoop (Les différentes versions)
Distributions (Apache, Cloudera, Hortonworks, EMR, MapR, DES, Spécificités de chaque distribution)
Architecture et principe de fonctionnement
Terminologie (NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Rôle des différents composants)
Le projet et les modules (Hadoop Common, HDFS, YARN, Spark, MapReduce, Oozie, Tez, Pig, Hive, HBase…)
Les outils Hadoop
Infrastructure/mise en oeuvre (Avro, Ambari, Zookeeper, Pig, Tez, Oozie, Vue d'ensemble, Gestion des données, Exemple de sqoop)
Restitution (Webhdfs, hive, Hawq, Mahout, ElasticSearch…)
Outils complémentaires de traitement (Spark, SparkQL, Spark/ML, Storm, BigTop, Zebra)
Outils complémentaires de développement (Cascading, Scalding, Flink)
Outils complémentaires d'analyse (RHadoop, Hama, Chukwa, Kafka)
Installation et configuration
Installation en mode distribué
Configuration du cluster et de l'environnement
Etude des fichiers de configuration (core-site.xml / hdfs-site.xml / mapred-site.xml / yarn-site.xml / capacity-scheduler.xml)
Création des users pour les daemons HDFS et YARN (Droits d'accès sur les exécutables et répertoires)
Lancement des services (Démarrage des composants : HDFS, hadoop-daemon, yarn-daemon…)
Gestion de la grappe, différentes méthodes (Ligne de commandes, API Rest, Serveur http intégré, APIs natives)
Exemples en ligne de commandes avec HDFS, YARN, MapRed
Présentation des fonctions offertes par le serveur http
Travaux pratiques (Organisation et configuration d'une grappe hadoop)
Administration Hadoop
Outils complémentaires à YARN et HDFS (jConsole, jConsole YARN, Exemples sur le suivi de charges, l'analyse des journaux)
Principe de gestion des noeuds
Principe des accès JMX (Démonstration avec Prometheus)
Administration HDFS (Présentation des outils de stockage des fichiers, fsck, dfsadmin, Mise en oeuvre sur des exemples simples de récupération de fichiers)
Gestion centralisée de caches avec Cacheadmin (Déplacement d'un NameNode, Mise en mode maintenance, Gestion de la file d'attente, paramétrage, capacity-scheduler)
Haute disponibilité
Mise en place de la haute disponibilité sur une distribution Ambari
Travaux pratiques (Passage d'un système HDFS en mode HA, Explication/démonstration d'une fédération de cluster Hadoop)
Sécurité
Mécanismes de sécurité et mise en oeuvre pratique de la sécurité avec Kerberos
Travaux pratiques (Mise en place de la sécurité Kerberos sur une distribution Ambari, Création des utilisateurs, Travaux sur les droits d'accès et les droits d'exécution, Impact au niveau des files de traitement YARN)
Sécurisation de YARN avec les Linux Container Executor
Exploitation
Installation d'une grappe Hadoop avec Ambari (Tableau de bord, Lancement des services, Principe de la supervision des éléments par le NodeManager)
Monitoring graphique avec Ambari (Présentation de Ganglia, Kibana)
Travaux pratiques (Visualisation des alertes en cas d'indisponibilité d'un noeud, Configuration des logs avec log4j)
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