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Maîtrisez le développement d'applications Big Data avec Hadoop. Apprenez à concevoir, écrire et optimiser des programmes pour traiter des volumes massifs de données. Formation pratique pour exploiter pleinement l'écosystème Hadoop et ses outils.
Réponse sous 24h ouvré
Comprendre l'architecture et les principes de fonctionnement de l'écosystème Hadoop, y compris HDFS et YARN, pour exploiter des infrastructures de traitement de données massives.
Concevoir, écrire et optimiser des programmes de traitement de données distribués avec le paradigme MapReduce en Java, en gérant les phases de mappage, réduction et les performances.
Utiliser Apache Pig pour des scripts de transformation de données simples et complexes, et Apache Hive pour l'entreposage de données et l'exécution de requêtes SQL-like sur Hadoop.
Déployer et superviser des applications sur un cluster Hadoop, et appliquer des techniques d'optimisation pour maximiser l'efficacité et la performance des traitements Big Data.
Développeurs souhaitant se spécialiser dans le Big Data et acquérir les compétences nécessaires pour concevoir et écrire des applications sur l'écosystème Hadoop.
Ingénieurs en début de carrière désireux de renforcer leurs connaissances et pratiques sur Hadoop, HDFS, YARN et MapReduce pour des traitements massifs de données.
Architectes souhaitant comprendre les mécanismes de Hadoop pour concevoir des architectures Big Data robustes et évolutives, et optimiser les performances des applications distribuées.
Chefs de projet nécessitant une compréhension approfondie des technologies Hadoop pour piloter efficacement des projets Big Data et évaluer les contraintes techniques du développement.
- Architecture HDFS (Namenode, Datanode).
- Concepts de blocs, réplication et tolérance aux pannes.
- Opérations de base sur HDFS (lecture, écriture, commandes shell).
- Rôle de YARN dans l'exécution de traitements distribués.
- Architecture YARN (ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster).
- Cycle de vie d'une application YARN.
- Philosophie et paradigme de MapReduce.
- Phases Map, Shuffle et Reduce.
- Architecture de MapReduce (JobTracker, TaskTracker).
- Structurer un programme MapReduce en Java.
- Écrire un Mapper : entrée, sortie, types de données.
- Implémentation d'un premier Mapper simple.
- Avantages de Pig sur MapReduce pour certaines tâches.
- Langage Pig Latin : syntaxe et opérateurs.
- Charger, filtrer, grouper des données avec Pig.
- Jointures dans Pig.
- Fonctions UDF (User Defined Functions) avec Pig.
- Cas d'usage et exemples pratiques.
- Architecture de Hive et son rôle dans l'écosystème.
- Langage HQL (Hive Query Language) : syntaxe SQL-like.
- Création de tables, chargement de données.
- Requêtes complexes avec Hive (jointures, agrégations avancées).
- Partitionnement et bucketing dans Hive.
- Optimisation des performances des requêtes Hive.
- Déploiement et exécution de Jobs sur un cluster.
- Monitoring des applications Hadoop.
- Bonnes pratiques de développement et d'intégration.
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### Compétences Acquises
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5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
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25 juin 2025
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