Apache Hadoop

Avoir suivi la formation Java approfondissement ou avoir les connaissances équivalentes

Etre capable de réaliser des applications distribuées en Java - Connaitre les enjeux de l'utilisation d'Apache Hadoop.

Introduction

Versions de Apache Hadoop, et alternatives
Principes associés, pourquoi utiliser Hadoop
Préparation de données de test

Hadoop Filesystem

Principe de distribution des données
Envoi, modification, lecture des données
Choix stratégiques

Atelier: mise en place de données, lecture, etc.

Implémentation de MapReduce

Créations de travaux et tâches
Robustesse, reprise de travaux
Ordonnancement
Autres exemples d'applications de Hadoop

Atelier: une application distribuée réelle avec Hadoop

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Contrôle continu

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Sources des exercices + Support papier