Big Data & Intelligence Artificielle

BIG Data Hortonworks Architecture et intégration

  

Profil Intervenant(s)
100x100

Docteur en Informatique - Expert Senior - Enseignant-Chercheur
15 ans d'Experience
Spécialités
Applications réparties, Web Services, Architectures Micro Services, Bases de Données avancées, Big Data et IA, J2EE, Technologies Mobiles, JEE, Spring, Hadoop, React, HTML5, XML, DotNet, ...


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Applications réparties, Web Services, Architectures Micro Services, Bases de Données avancées, Big Data et IA, J2EE, Technologies Mobiles, JEE, Spring, Hadoop, React, HTML5, XML, DotNet, ...




      A partir du  04-01-2021 à 10:00



        3 J 

        Formation hybride Cours théorique à distance sur la plateforme youcan-academy.com, et travaux pratiques en présentiel
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Objectifs de la formation

Objectifs

Prérequis


Prérequis

Le Big Data: Introduction


• Définition du périmètre du Big Data. • Les concepts de base des projets Big Data. • Exemples d’utilisation dans différents secteurs

Ecosystème HADOOP


_ Le projet Apache Hadoop _ Les différentes distributions _ Présentation générale • HIVE et PIG(présentation des principes fondamentaux et ateliers ) • Flume • HBASE (avec des exemples pratiques) • Sqoop (avec des exemples pratiques) • Oozie a(avec des exemples pratiques) _ Hadoop V1 s V2 ... Voir Plus

Installation et configuration


• Présentation de la machine virtuelle : HDP Sandbox • https://fr.hortonworks.com/products/sandbox/ • Installation et configuration manuelle sur une machine / plusieurs machines • Cluster Hadoop

l'architecture HDFS


• Architecture et installation d'un système HDFS • Journal, NameNode, DataNode. • Opérations, commandes et gestion des commandes. • L'API HDFS Java. • Lecture et écriture des données sur HDFS • Réplication de données et Partage de données sur une architecture HDFS.

Yarn (Yet Another Resource Negotiator)


_ Architecture Yarn _ Ressource Manager _ Node Manager _ Application Master _ Yarn Commands • user Commands • Administration Commands

MapReduce2


• Introduction à MapReduce2 • Développement d’un programme MapReduce en Java • Combiner • Partitioner • Écrire et configurer une classe des clés personnalisées pour un Job MapReduce • Configurer les formats d'entrée et de sortie d'un travail MapReduce

MANIPULATION DE DONNÉES DANS UN CLUSTER


• Architecture, objectif et fonctionnement de Hue, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Spark • Mise en pratique sur les différents outils Haddop Cluster • Architecture, objectif et fonctionnement du Manager : MapR Control System • Architecture en rack : les avantages et fonctionnement et paramétrage ... Voir Plus

  Elasticsearch

  BIG Data Hortonworks Architecture et intégration

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