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Langages et développement
Formation Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique
Découvrez comment maîtriser les fondamentaux de l'écosystème Hadoop pour développer des applications Big Data performantes. Cette formation vous apprendra à gérer de grands volumes de données, à optimiser vos traitements Big Data et à exploiter les outils de l'écosystème Hadoop pour obtenir des résultats précis et rapides.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser les composants clés de l'écosystème Hadoop, tels que HDFS, MapReduce et YARN
- Développer et optimiser des applications MapReduce pour traiter de grands volumes de données
- Exploiter Hive pour l'analyse de données et obtenir des résultats précis et rapides
- Intégrer les composants Hadoop dans une architecture Big Data pour obtenir des résultats optimaux
01.Introduction au Big Data et à l'écosystème Hadoop
- —Comprendre le concept de Big Data et ses défis
- —Identifier les caractéristiques des données massives (5V)
- —Découvrir l'écosystème Hadoop et son rôle dans le Big Data
- —Présenter les principaux composants Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN
- —Vue d'ensemble des cas d'usage industriels d'Hadoop
02.Installation et configuration d'un environnement Hadoop Single Node
- —Préparer l'environnement : JVM, système d'exploitation
- —Effectuer l'installation d'une distribution Hadoop (Apache ou Cloudera/Hortonworks)
- —Configurer les fichiers core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml
- —Démarrer et vérifier l'état des services Hadoop
- —Utiliser l'interface web (UI) pour la supervision
03.HDFS (Hadoop Distributed File System) : Principes et Opérations
- —Comprendre l'architecture distribuée de HDFS : NameNode, DataNode
- —Expliquer les concepts de blocs, réplication et tolérance aux pannes
- —Effectuer les opérations de base sur HDFS via la ligne de commande (fs shell)
- —Gérer les droits d'accès et permissions sur HDFS
- —Bonnes pratiques de stockage et de réplication
04.HDFS Avancé : Sécurité et Performances
- —Implémenter la sécurité dans HDFS (Kerberos, ACLs)
- —Optimiser le stockage : quotas, snapshots, compression
- —Utiliser la commande DistCp pour la copie de données massives
- —Monitorer les performances de HDFS
- —Gestion des petits fichiers dans HDFS
05.Introduction à MapReduce : Principes et Architecture
- —Comprendre le modèle de programmation MapReduce
- —Expliquer les phases Map, Shuffle, Sort et Reduce
- —Décrire l'architecture de MapReduce V1 (JobTracker, TaskTracker)
- —Analyser le cycle de vie d'un job MapReduce
- —Exemples simples d'applications MapReduce
06.Développer des Jobs MapReduce en Java
- —Écrire un programme MapReduce en Java : Mapper, Reducer, Driver
- —Gérer les types de données Hadoop et les écritures/lectures
- —Implémenter des compteurs personnalisés (Counters)
- —Utiliser le contexte pour l'échange d'informations
- —Débugger des applications MapReduce
07.Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator)
- —Comprendre l'évolution de MapReduce vers YARN
- —Décrire l'architecture de YARN : ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster
- —Expliquer la gestion des ressources et la planification des jobs
- —Configurer les queues et la répartition des ressources
- —Lancer des applications MapReduce sur YARN
08.Optimisation et Bonnes Pratiques MapReduce
- —Techniques d'optimisation des jobs : nombre de Reduce tasks, compression
- —Utiliser des Combinner et Partitioner personnalisés
- —Gérer les joins dans MapReduce (Reduce-side join, Map-side join)
- —Implémenter des patterns MapReduce avancés
- —Débugging et monitoring des performances MapReduce sur YARN
09.Introduction à l'écosystème Hadoop : Hive pour le Data Warehousing
- —Présenter Hive : Data Warehouse sur Hadoop
- —Comprendre l'architecture de Hive et le Metastore
- —Définir des tables internes et externes dans Hive
- —Charger des données et interroger avec HiveQL (SQL-like)
- —Cas d'usage de Hive et intégration avec d'autres outils
10.SQL sur Hadoop avec Hive Avancé
- —Utiliser les fonctions UDF (User Defined Functions) et UDAF
- —Partitions et Buckets pour l'optimisation des requêtes
- —Gérer les formats de fichiers (ORC, Parquet) et les compressions
- —Optimiser les performances des requêtes Hive
- —Sécurité et gestion des droits dans Hive
11.Traitements Intéractifs et Temps Réel : Introduction à Spark
- —Comprendre les limites de MapReduce pour le temps réel
- —Introduction à Apache Spark et son architecture in-memory
- —Comparaison Spark vs MapReduce
- —Concepts de RDD (Resilient Distributed Datasets) dans Spark
- —Cas pratiques d'utilisation de Spark pour les transformations de données
12.Intégration et Persistance de Données dans l'Écosystème Hadoop
- —Utiliser Sqoop pour l'import/export de données RDBMS vers/depuis HDFS
- —Présenter Flume pour la collecte de logs et événements
- —Introduction à HBase : base de données NoSQL sur HDFS
- —Architectures Big Data courantes intégrant Hadoop et d'autres outils
- —Les frameworks d'orchestration de workflows (ex: Oozie)
- —✅ Compétences :
Maîtriser les fondamentaux de l'écosystème Hadoop
Comprendre l'architecture et les rôles de HDFS, YARN, et MapReduce. Configurer un environnement Hadoop et effectuer les opérations de base sur le système de fichiers distribué.
Développer et optimiser des applications MapReduce
Concevoir, coder en Java et débugger des programmes MapReduce pour le traitement distribué. Appliquer les techniques d'optimisation pour améliorer les performances des jobs Big Data.
Exploiter Hive pour l'analyse de données
Créer et manipuler des tables Hive. Écrire des requêtes complexes avec HiveQL pour extraire et analyser des données massives. Comprendre les optimisations liées aux formats de fichiers.
Intégrer les composants Hadoop dans une architecture Big Data
Utiliser des outils de l'écosystème (Sqoop, Flume, Spark) pour l'ingestion, le traitement et la persistance des données. Modéliser des architectures Big Data scalables.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise de l'écosystème Hadoop
Apprenez à utiliser les composants clés de Hadoop, notamment HDFS et YARN, pour optimiser vos applications Big Data.
🚀
Développement de MapReduce
Développez et optimisez des applications MapReduce en Java, spécialement conçues pour traiter de grands volumes de données efficacement.
📊
Analyse rapide avec Hive
Exploitez Hive pour réaliser des analyses de données précises et rapides, facilitant la prise de décisions éclairées.
🔧
Configuration pratique
Mettez en place un environnement Hadoop Single Node, une compétence essentielle pour toute mise en œuvre Big Data.
🔒
Sécurité avancée HDFS
Apprenez les principes de sécurité et de performance pour HDFS, garantissant la protection de vos données critiques.
🌐
Intégration d'architecture Big Data
Acquérez les compétences nécessaires pour intégrer les composants Hadoop dans une architecture Big Data pour des résultats optimaux.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique.
Poser une questionLa formation vous permettra de maîtriser les fondamentaux de l'écosystème Hadoop, de développer des applications Big Data performantes et de gérer de grands volumes de données.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Formation Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'é… recommandée par mon responsable RH. Je comprends maintenant pourquoi : le niveau est sérieux et l'approche vraiment professionnelle.”
ML
Marie-Claire L.
Consultant·e · Chambre de commerce
“Très bonne expérience globale. La formation Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'é… est claire, progressive, et on repart avec un vrai kit d'outils utilisables directement en entreprise.”
TB
Thomas B.
Responsable RH · Réseau bancaire
“Rien à redire sur Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'é…. Programme sérieux, formateur impliqué, groupe agréable. Ce type de formation devrait être obligatoire dans beaucoup d'entreprises.”
SM
Sophie M.
Coordinateur·rice · Mutuelle santé
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Développer des applications Big Data avec Hadoop et l'écosystème analytique ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller- Connaissance des bases de la programmation (Java recommandé).
- Familiarité avec les concepts de base des systèmes d'exploitation (Linux recommandé).
- Notions de base sur les bases de données SQL ou NoSQL sont un plus.
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