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Big data en pratique avec Hadoop

Tout le monde semble être actif avec "big data" aujourd'hui, souvent dans le contexte d'analytics et "Data Science". Vous voulez sans doute aussi stocker puis interroger vos sources volumineuses de données (click streams, social media, données relationnelles, données capteurs, IoT, ...), et vous rencontrez des limitations avec les outils classiques. Dans ce cas, vous avez peut-être besoin de la puissance des dépôts de données distribués comme HDFS, et une infrastructure MapReduce comme celle de Hadoop.

Ce cours se fonde sur les sujets traités dans L'architecture et l'infrastructure Big Data. On se mettra au travail sur Linux avec Apache Hadoop: HDFS, Yarn, Pig et Hive. Vous apprenez comment implémenter une analyse robuste des données, en utilisant une interface de style SQL qui génère des jobs MapReduce. Vous apprenez aussi comment travailler avec les outils graphiques qui vous montrent les jobs et workflows sur le cluster distribué Hadoop.

À la fin de ce cours, le participant aura acquis suffisamment d'expertise de base pour configurer un cluster Hadoop, importer des données en HDFS, et les interroger avec MapReduce.

Si vous voulez plutôt utiliser Hadoop avec Spark, il vaut mieux suivre le cours Big data en pratique avec Spark.

Calendrier

Il n'y a pas de sessions publiques à ce moment. Nous organisons volontiers un cours en entreprise ou une session publique supplémentaire (en cas d'un nombre suffisant de participants). Intéressé? Veuillez contacter ABIS.

Participants

Ce cours concerne toute personne qui veut commencer à utiliser "big data": développeurs, architectes de données, et tous ceux qui devront travailler avec la technologie big data.

Connaissances préalables

Être familier avec les concepts des data stores, et en particulier "big data"; voir notre cours L'architecture et l'infrastructure Big Data. Additionnellement, la connaissance minimale d'SQL, de UNIX/Linux, et de Java est un avantage. En tout cas, une expérience minimale d'une langue de programmation (p.ex. Java, PHP, Python, Perl, Scala, C++ ou C#) est nécessaire.

Contenu

Pédagogie

Enseignement classique agrémenté d'exemples pratiques, et assez de temps prévu pour pratiquer avec plusieurs exercices

Durée

2 jours.

Formateurs

Peter Vanroose.

Score global

   
4.1/5 (basé sur 29 évaluations)

Reviews

     
Happy with the training even if I would spend less time on HDFS and MapReduce and more time in others components (Pig, Hive,...) (, )
     
Interessante kennismaking. Voor mij soms te veel theorie (, )
     
Vrij veel om te behappen op korte tijd. (, )
     
redelijk veel uitleg, interessant (, )
     
Bon debut pour commencer dans le Big data (, )
     
De meeste belangrijke punten zijn behandeld in de cursus. (, )
     
De cursus bevat de nodige informatie en past goed in de 2 dagen. (, )
     
Een dag langer? (, )
     
Redelijk veel info voor de beschikbare periode (, )
     
Goede introductie (, )

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Participants de ce cours ont aussi suivi les formations suivantes:


INFO SESSION ET INSCRIPTION