Data analyst - Analyse de données en environnement Hadoop
Big Data - Data Analysis
Présentiel
3 jours (21 heures) - BIG-DA
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Objectifs pédagogiques
- Savoir comment Hadoop Distributed File System (HDFS) et YARN / MapReduce fonctionnent
- Explorer HDFS
- Suivre l'exécution d'une application YARN
- Utiliser les différents outils de manipulation de la donnée tels que : Hue, Hive, Pig, Tez, Sqoop et Oozie.
Niveau requis
Avoir une expérience dans la manipulation de données.
Public concerné
Tout utilisateur devant manipuler les données dans un Cluster Apache Hadoop.
1 980 € HT
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Programme
3 jours (21 heures)
Introduction
- Présentation générale d'Hadoop
- Exemples d'utilisation dans différents secteurs
- Historique et chiffres clés
- Quand parle-t-on de Big Data ?
L'écosystème d'Hadoop
- Le système de fichier HDFS
- Le paradigme MapReduce et l'utilisation à travers YARN
Manipulation des données dans un Cluster Hadoop
- Hue : comment fonctionne cette interface Web ?
- Hive : pourquoi ce n'est pas une base de données ?
- Requête sur Hive
- Utilisation de HCatalog
- Utilisation avancée sur Hive
- Utilisation de fonctions utilisateurs
- Paramétrage de requête
- Pig : fonctionnement
- Programmation avec Pig Latin
- Utilisation du mode Local
- Utilisation de fonctions utilisateurs
- Tez : qu'est-ce que c'est ?
- Comment et quand l'utiliser ?
- Oozie : fonctionnement
- Création de workflows avec Oozie
- Manipulation des workflows
- Ajout d'éléments d'exploitation dans les workflows
- Ajout de conditions d'exécution
- Paramétrage des workflows
- Sqoop : à quoi ça sert ?
- Chargement des données depuis une base de données relationnelle
- Chargement des données depuis Hadoop
- Utilisation et paramétrage avancée
Les particularités des distributions
- Impala et HAWQ