Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Hadoop, développement

Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data

Découvrez comment développer des applications Big Data robustes et évolutives avec Hadoop. Maîtrisez les composants clés de Hadoop et apprenez à gérer et manipuler HDFS et YARN. Améliorez vos compétences en Intelligence Artificielle et Big Data avec cette formation complète.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Maîtriser l'architecture Hadoop et ses composants clés
  • Développer des applications MapReduce pour traiter des données massives
  • Gérer et manipuler HDFS et YARN pour optimiser les traitements de données distribués
  • Intégrer des données et effectuer des requêtes Big Data pour prendre des décisions éclairées
01.Introduction au Big Data et à l'écosystème Hadoop
  • Définition et enjeux du Big Data
  • Panorama de l'écosystème Hadoop et ses composants
  • Historique et évolution de Hadoop
  • Cas d'usage de Hadoop dans l'industrie
02.Principes de MapReduce v1 (Legacy)
  • Philosophie et paradigme de MapReduce
  • Fonctions Mapper, Reducer et Combiner
  • Architecture JobTracker/TaskTracker
  • Flux de données et phases d'exécution
03.Développement d'applications MapReduce en Java
  • Structure d'un projet MapReduce Java
  • Implémentation du Mapper et du Reducer
  • Configuration et exécution des jobs MapReduce
  • Gestion des types de données (Writable, Text, IntWritable)
04.Optimisation et débogage MapReduce
  • Techniques d'optimisation des performances MapReduce
  • Stratégies de partitionnement et de tri
  • Utilisation des compteurs et des caches distribués
  • Débogage des jobs MapReduce via les logs
05.Introduction à YARN (Yet Another Resource Negotiator)
  • Évolution de l'architecture de Hadoop : YARN
  • Rôles et responsabilités : ResourceManager, NodeManager
  • Gestion des ressources et ordonnancement des applications
  • Avantages de YARN pour le multitâche
06.Développement sur YARN et concepts avancés
  • Comprendre le cycle de vie d'une application YARN
  • Écriture d'un client YARN et d'un ApplicationMaster
  • Intégration d'autres frameworks (Spark, Tez) avec YARN
  • Sécurité et haute disponibilité dans YARN
07.Intégration de données avec Sqoop et Flume
  • Sqoop : importation/exportation de données relationnelles
  • Flume : ingestion de données streaming (logs)
  • Configuration et utilisation des agents Flume
  • Cas pratiques d'intégration de données Big Data
08.Traitement interactif et requêtes avec Hive
  • Introduction à Apache Hive et HiveQL
  • Architectures Hive (Metastore, Driver, Execution Engine)
  • Création de tables, chargement de données et requêtes
  • Optimisation des requêtes Hive
09.Bases de données NoSQL pour Hadoop (HBase)
  • Introduction à HBase : un stockage NoSQL HDFS-based
  • Architecture HBase (Master, RegionServers)
  • Modèle de données et opérations CRUD de base
  • Intégration de HBase avec l'écosystème Hadoop
10.Évaluation des performances et cas d'usage avancés
  • Monitoring et métriques des clusters Hadoop
  • Comparaison des outils de traitement Big Data
  • Revue des architectures de solutions Big Data réelles
  • Bonnes pratiques et conseils pour le développement Big Data
  • --

Maîtrise de l'architecture Hadoop

Comprendre l'architecture de l'écosystème Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce) et les rôles de ses composants pour concevoir des solutions Big Data robustes et évolutives.

Développement d'applications MapReduce

Concevoir, développer et optimiser des programmes MapReduce en Java pour le traitement de données massives sur des clusters Hadoop, assurant une performance et une fiabilité optimales.

Gestion et manipulation de HDFS et YARN

Gérer efficacement les données sur HDFS via des commandes et API, et utiliser YARN pour l'allocation de ressources et l'ordonnancement d'applications distribuées.

Intégration de données et requêtes Big Data

Utiliser des outils d'ingestion (Sqoop, Flume) pour intégrer diverses sources de données et interroger des données massives avec HiveQL et des bases NoSQL comme HBase.

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

Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data — pourquoi la choisir ?

🎯
Plongée dans l'écosystème Hadoop

Découvrez les fondamentaux de l'écosystème Hadoop, incluant HDFS et YARN, pour une compréhension approfondie des technologies Big Data.

💻
Développement pratique en Java

Apprenez à développer des applications MapReduce en Java, une compétence essentielle pour traiter des volumes de données massifs.

🔍
Optimisation des traitements

Maîtrisez les techniques d'optimisation et de débogage de MapReduce pour garantir des traitements de données efficaces et performants.

📊
Prise de décision éclairée

Intégrez et interrogez des données Big Data pour extraire des insights précieux, favorisant des décisions stratégiques basées sur des données.

🚀
Approche concrète et interactive

Bénéficiez d'une formation inter-entreprise riche en cas pratiques et études de cas pour ancrer vos compétences dans des situations réelles.

🛠️
Manipulation avancée de HDFS

Développez des compétences techniques avancées en manipulation de HDFS, cruciales pour la gestion de données massives en environnement distribué.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data.

Poser une question
Hadoop est un framework open-source pour le traitement de données massives. Il est important car il permet de traiter et d'analyser de grandes quantités de données de manière efficace et flexible.
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Financement

Financer Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
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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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
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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Logo France Travail
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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Compte Personnel de Formation
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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Aide régionale à la formation
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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Dispositif FNE Formation pour entreprises
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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Concrètement, sur le terrain

Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data en situation

Le participant a développé une application MapReduce pour traiter de grandes quantités de données dans son entreprise.

Il a optimisé les performances de ses traitements de données en appliquant les techniques apprises lors de la formation.

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