Programmer Hadoop en Java : Approfondissement

Combien de temps dure la formation ?

2,00 jour(s)

Dans quelle(s) langue(s) la formation est-elle donnée ?

EN FR

Quand a lieu la prochaine session ?

Qui organise cette formation ?

Dawan est un organisme de formations qui propose plus de 2500 formations en informatique, management, gestion de projets et commercial en inter-entreprise ou en intra. Notre catalogue regroupe des centaines de thématiques: Java, PHP, Webmaster, E-Marketing, Linux, Windows Server, Vmware, Autocad, Photoshop, l'intelligence artificielle, etc.

À qui s’adresse la formation ?

Développeurs Java, Administrateurs (DBA ou systèmes)

Quels sont les prérequis ?

Avoir suivi Programmer Hadoop en Java Initiation ou notions équivalentes

Quels sont les objectifs poursuivis ou les compétences visées ?

Charger et récupérer des données de HBase et du système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) - User Defined Functions de Hive et Pig

Quel est le contenu de la formation ?

Bien-fondé des données distribuées

Optimiser les performances du débit des données
Utiliser la redondance pour récupérer les données

Interfacer avec le système de fichiers distribué Hadoop

Analyser la structure et l'organisation du HDFS
Charger des données brutes et récupérer le résultat
Lire et écrire des données avec un programme
Manipuler les types SequenceFile d'Hadoop
Partager des données de référence avec DistributedCache

Structurer les données avec HBase

Passer du stockage structuré au stockage non structuré
Appliquer les principes NoSQL avec une application de modèle à la lecture, se connecter à HBase à partir des tâches MapReduce, comparer HBase avec d'autres types de magasins de données NoSQL

Exploiter la puissance de SQL avec Hive

Structurer bases de données, les tables, les vues et les partitions
Intégrer des travaux MapReduce avec des requêtes Hive
Lancer des requêtes avec HiveQL
Accéder aux servers Hive via IDBC, ajouter des fonctionnalités à HiveQL avec les fonctions définies par l'utilisateur

Tester et déboguer le code Hadoop

Enregistrer des événements importants à auditer et à déboguer
Valider les spécifications avec MRUnit
Déboguer en mode local

Déployer, surveiller et affiner les performances

Déployer la solution sur un cluster de production
Uutiliser des outils d'administration pour optimiser les performances
Surveiller l'exécution des tâches via les interfaces utilisateur web