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Intelligence Artificielle, Big Data
Formation 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
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- 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.Architecture de HDFS (Hadoop Distributed File System)
03.Manipulation avancée de HDFS
04.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
05.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)
06.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
07.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
08.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
09.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
10.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
11.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
12.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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Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
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 questionHadoop 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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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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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.
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 Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data
4.7/5· 3 avis vérifiés
“Grâce à Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développemen…, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
AD
Anthony D.
Référent·e métier · ESN
“Excellente formation Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développemen…, dense mais bien équilibrée entre théorie et pratique. Le formateur maîtrise parfaitement son domaine et répond à toutes les questions.”
CV
Christine V.
Responsable informatique · Centre de formation
“J'ai suivi la formation Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développemen… dans le cadre d'un plan de développement interne. Très bonne structure, rythme adapté aux actifs. Je recommande IMI Executive Solutions sans hésiter.”
MB
Mehdi B.
Adjoint·e de direction · Société de services
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser Hadoop et son écosystème pour le développement Big Data ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller- Connaissances fondamentales en programmation Java
- Notions de base sur les systèmes d'exploitation Linux/Unix (commandes shell)
- Compréhension des concepts de base des bases de données relationnelles (SQL)
- Familier avec les concepts de développement logiciel (IDE, compilation)
- Aucun prérequis sur Hadoop
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