Big Data (Live Virtual Class)

Combien de temps dure la formation ?

2,00 jour(s)

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

FR EN

Quand a lieu la prochaine session ?

Qui organise cette formation ?

OXiane est spécialisé dans la conception et la réalisation de formations informatiques et de supports de cours pédagogiques sur les dernières technologies. Nos différentes filières permettent de couvrir tous les besoins en formation que ce soit en IT au sens large, mais également "Utilisateurs" et "Soft Skills" en Management, Communication & leadership.

À qui s’adresse la formation ?

Architectes, Chefs de projets

Quels sont les objectifs poursuivis ou les compétences visées ?

Les "Big Data", aussi appelées mégadonnées, désignent des ensembles volumineux de données, venant de sources et de formats différents, et qui doivent être analysées en temps réel pour pouvoir fournir des éléments cruciaux de décisions ou encore offrir la meilleure expérience à vos utilisateurs.

Les outils conventionnels de gestion de bases de données et d’analyse ne permettent plus de suivre ces trois propriétés de volume, de variété et de vélocité.

A l’issue de cette formation, vous connaîtrez les enjeux du Big Data, et vous saurez choisir les bon outils, autant en termes de bases NoSQL, d’algorithmes MapReduce, de stockage ou d’analyse pour réaliser vos projets Big Data.

Comprendre les concepts du BigData et savoir quelles sont les technologies implémentées.

Quel est le contenu de la formation ?

Introduction au Big Data

Le besoin: volumes importants de données, traitements optimisés de flux de données au fil de l’eau, liés aux nouvelles technologies et aux nouveaux usages
Domaines concernés: recherche scientifique, médical, e-commerce, sécurité, …
Développement des techniques sur différents aspects: stockage, indexation/recherche, calcul
Définition ETL: Extract Transform Load
Les acteurs

Stockage

Caractéristiques NoSQL
Structure de données proches des utilisateurs, développeurs
Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, …
Les différents modes et formats de stockage
Stockage réparti: réplication, sharping, gossip protocl, hachage
Systèmes de fichiers distribués: GFS, HDFS, HBase, BigTable,..
Les bases de données
Quelques exemples de produits et leurs caractéristiques: cassandra, MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Riak, Hadoop

Indexation et recherche

Moteurs de recherche
Principe de fonctionnement
Méthodes d’indexation
Exemple de Lucene, et mise en oeuvre avec solr
Recherche dans les bases de volumes importants
Exemples de produits et comparaison: dremel, drill, elasticsearch, MapReduce

Calcul et restitution, intégration

Différentes solutions: calculs en mode batch, ou en temps réel, sur des flux de données ou des données statiques
Les produits: langage de calculs statistiques, R Statistics Language
Outils de calcul sur des volumes importants: storm en temps réel, hadoop en mode batch
Zoom sur Hadoop: complémentarité de HDFS et MapReduce