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Plan de cours
Accueil > Formations > Data Science – Deep learning > BIG DATA Intégration SQL, Hive, SparkDataFrames

Formation BIG DATA Intégration SQL, Hive, SparkDataFrames

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
2 jour(s)

 
OBJECTIFS
Connaître les caractéristiques techniques des bases de données NoSQL, les différentes solutions disponibles. Identifier les critères de choix.
 
Pré-requis
Connaissance générale des systèmes d’informations et des bases de données.

Participants

Expert en bases de données, chef de projet et toute personne souhaitant comprendre le fonctionnement et les apports des bases NoSQL.

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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA Intégration SQL, Hive, SparkDataFrames

Présentation
Besoin (Comment concilier le quoi et le comment ?, Faciliter la manipulation de gros volumes de données en conservant une approche utilisateurs)
Rappels sur le stockage (HDFS, Cassandra, Hbase)
Formats de données (Parquet, orc, raw, clés/valeurs)
Les outils (Hive, Impala, Tez, Presto, Drill, Pig, Spark/QL)
Hive et Pig
Présentation (Mode de fonctionnement, Rappel sur map/reduce)
Hive (Le langage HiveQL)
Pig (Le langage pig/latin)
Exemples
Impala
Présentation (Cadre d’utilisation, Contraintes, Liaison avec le métastore Hive)
Travaux pratiques (Mise en évidence des performances)
Presto
Cadre d’utilisation (Sources de données utilisables)
Travaux pratiques (Mise en oeuvre d’une requête s’appuyant sur Cassandra, HDFS et PostgreSQL)
Spark Data Frame
Les différentes approches (Syntaxe Spark/SQL, APIs QL)
Compilation catalyst (Syntaxe, opérateurs, Comparaisons avec Presto)
Travaux pratiques (Mise en oeuvre d’une requête s’appuyant sur Hbase et HDFS)
Drill/sqoop
Indépendance Hadoop
Contraintes d’utilisation
Performances
Comparatifs
Approches des différents produits
Critères de choix
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