À qui s'adresse la formation?

Administrateurs systèmes

Durée

3,00 jour(s)

Langues(s) de prestation

EN FR

Prochaine session

15.12.2025

Voir détails

Lieu

Strasbourg

Prix

2325,00€

Prérequis

Connaissances en administration système - Connaissances Java

Objectifs

Comprendre le Big Data et ses enjeux - Savoir déployer Hadoop et son écosystème - Comprendre HDFS, MapReduce - Structurer les données avec HBase - Ecrire des requêtes avec HiveQL.

Contenu

Introduction au Big Data

Qu'est-ce que le Big Data?
Source des données: l'homme, la machine
La problématique de taille
Position de Hadoop dans le paysage

Introduction à Hadoop

L'origine du projet
Le système de fichiers HDFS
Comprendre l'algorithme MapReduce
L'environnement d'Hadoop: HBase, ZooKeeper, Hive, Pig…
L'API YARN

Mettre Hadoop en place: HDFS

Du mode autonome au mode complètement distribué en cluster
Pré-requis, distributions Hadoop
Cluster Hadoop: NameNode, ResourceManager, DataNode, NodeManager
Les fichiers de configuration
Opérations de base sur le cluster HDFS: formatage, démarrage, arrêt

Atelier pratique: installer Hadoop sur 2 nœuds, formater et manipuler HDFS

Travailler avec MapReduce

L'intérêt de MapReduce
Mappers, reducers, parallélisme et indépendance des traitements
Entrées, sorties
Soumission d'un job à Hadoop

Atelier pratique: exécuter une tâche via MapReduce, avec sortie dans HDFS

Une base de données distribuée: HBase

L'accès aléatoire, temps réel, lecture-écriture au Big Data
Fonctionnalités de HBase, NoSQL
Pré-requis, configuration
Manipulation via le shell HBase

Atelier pratique: mettre en place HBase sur Hadoop, créer et manipuler une table

Et pourquoi pas un peu de SQL avec Hive?

Présentation de Hive
Gérer le schéma: bases, tables, vues, partitions
Manipulation des données, requêtes et map-reduce avec HiveQL
Audits et journal d'erreurs

Atelier pratique: chargement de données massives dans Hive, requêtes