Fin d'Inscription : Le Bulletin d'Inscription doit être rempli, cacheté, signé et envoyé par email : Au minimum 15 JOURS OUVRÉS avant la date de formation.
Si vous avez un besoin URGENT et que vous souhaitez une date de formation plus proche que les sessions programmées (minimum 15 à 20 jours ouvrés à date de votre demande)
Présentation des outils d'infrastructure : ambari, avro, zookeeper
Présentation des outils d'interfaçage avec les applications GIS
Présentation des outils de restitution et requêtage : webhdfs, hive, hawq, impala, drill, stinger, tajo, mahout, lucene, elasticSearch, Kibana
Les architectures connexes : spark, cassandra
3/ Administration Hadoop
Etude des fichiers de configuration core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml et capacity-scheduler.xml
Gestion des utilisateurs pour les daemons hdfs et yarn
Droits d'accès sur les exécutables et répertoires
Architecture et gestion des services généraux Hadoop des utilisateurs pour les daemons hdfs et yarn
HDFS
YARN
MapReduce
HBase
Monitoring du cluster Hadoop
Suivi de charges
Journaux (jConsole)
Gestion des nœuds
Accès JMX
Mise en œuvre d'un client JMX
Administration HDFS
Stockage des fichiers : fsck, dfsadmin
Gestion centralisée de caches avec Cacheadmin
Sécurité
Activation de la sécurité avec Kerberos dans core-site.xml, et hdfs-site.xml pour les NameNode et DataNode
Gestion de la sécurité avec Apache Sentry
Exploitation
Supervision des éléments par le NodeManager
Monitoring graphique avec Ambari, Kibana, Cloudera Manager
Visualisation des alertes en cas d'indisponibilité d'un nœud
Configuration des logs avec log4j
4/ Développement Hadoop
HDFS
Architecture
Commandes SHELL
MapReduce
Architecture de MapReduce
Exécuter un code MapReduce
Hue
Introduction
Fonctionnalités et utilisation
HBase
Architecture
Commandes SHELL de création et d'interrogation de données
Hive
Architecture
Création de bases de données, tables, vues
Requêtes grâce au HiveSQL
Manipulations de fonctions définies par l’utilisateur (UDF)
Gestion des droits utilisateurs
Exploration de l’outil Apache Pig
Introduction à Pig
Caractéristiques du langage : latin
Installation / lancement
Ecriture d'un script Pig
Les fonctions de bases
Ajouts de fonctions personnalisées
Les UDF
Mise en oeuvre
Communication entre Pig et Hive
Sqoop
Introduction
Usages
Méthodes d'utilisation
Import et export des données
Oozie
Comment planifier ses travaux
Utilisation de workflows, coordinateurs, bundles
5/ Applications
Cas d'usages de Hadoop
Calculs distribués sur des clusters Hadoop
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Chefs de projets
Développeurs
Toute personne souhaitant comprendre les mécanismes Hadoop et le rôle de chaque composant
Dates
Dates
Du 29 au 31 Mai 2024
Du 03 au 05 Juil. 2024
Du 04 au 06 Sept. 2024
Du 27 au 29 Nov. 2024
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