Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Installation et administration Hadoop : Maîtrisez le Big Data

Apprenez à installer, configurer et administrer un cluster Hadoop. Gérez efficacement les données massives. Comprenez l'architecture Hadoop et ses composants. Acquiers les compétences essentielles pour le Big Data.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser l'architecture Hadoop et ses composants
Installer et configurer un cluster Hadoop efficacement
Administrer et surveiller un cluster Hadoop pour garantir sa robustesse
Assurer la maintenance et la robustesse des données massives avec Hadoop

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Big Data et à l'écosystème Hadoop

  • —Définition et enjeux du Big Data (3V, 5V)
  • —Problématiques du traitement des données massives
  • —Introduction à Hadoop : historique, principes et avantages
  • —Présentation de l'écosystème Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce)
02

Architecture de Hadoop Distributed File System (HDFS)

  • —Rôle et fonctionnement de HDFS
  • —Composants clés : NameNode, DataNode, Secondary NameNode
  • —Réplication des données et tolérance aux pannes
  • —Commandes principales HDFS (fsck, dfs admin)
03

Introduction à YARN et MapReduce

  • —Rôle et fonctionnement de YARN (Yet Another Resource Negotiator)
  • —Composants de YARN : ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster
  • —Principes fondamentaux de MapReduce
  • —Cycles de vie d'un job MapReduce
04

Préparation de l'environnement d'installation Hadoop

  • —Choix de la distribution Hadoop (Apache, Cloudera, Hortonworks)
  • —Configuration réseau et préparation des serveurs (OS Linux)
  • —Installation et configuration de Java Development Kit (JDK)
  • —Préparation des clés SSH pour l'accès sans mot de passe
05

Installation de Hadoop en mode pseudo-distribué

  • —Téléchargement et extraction des binaires Hadoop
  • —Configuration des fichiers core-site.xml, hdfs-site.xml
  • —Configuration de mapred-site.xml, yarn-site.xml
  • —Formatage du NameNode et démarrage des services
06

Installation d'un cluster Hadoop multi-nœuds (1/2)

  • —Planification de l'architecture du cluster (master, workers)
  • —Configuration des fichiers hôtes et DNS
  • —Synchronisation des horloges (NTP)
  • —Distribution des fichiers de configuration Hadoop
07

Installation d'un cluster Hadoop multi-nœuds (2/2)

  • —Configuration des variables d'environnement sur tous les nœuds
  • —Formatage du NameNode et démarrage initial du cluster
  • —Vérification du statut des services (JPS, Web UIs)
  • —Dépannage des problèmes courants d'installation
08

Administration et surveillance d'un cluster Hadoop

  • —Démarrage et arrêt des services Hadoop
  • —Ajout et suppression de DataNodes
  • —Gestion des quotas d'espace HDFS
  • —Utilisation des interfaces web (NameNode, ResourceManager)
09

Sécurité et haute disponibilité dans Hadoop

  • —Introduction à la sécurité Hadoop (Kerberos, autorisation)
  • —Concepts de haute disponibilité pour NameNode et ResourceManager
  • —Configuration de NameNode Federation et Quorum Journal Manager
  • —Bonnes pratiques de sécurité du cluster
10

Maintenance et optimisation des performances du cluster

  • —Surveillance des journaux (logs) Hadoop
  • —Gestion des ressources YARN : pool de files d'attente
  • —Optimisation des paramètres HDFS pour les performances
  • —Maintenance préventive et résolution des problèmes
11

Intégration de Hadoop avec d'autres outils Big Data

  • —Aperçu des outils complémentaires (Hive, Pig, Spark, Hbase)
  • —Utilisation de Sqoop pour l'intégration de bases de données relationnelles
  • —Notions de base avec Flume pour l'ingestion de logs en temps réel
  • —Cas d'usage d'intégration pour des architectures Big Data
12

Opérations avancées et automatisation d'un cluster Hadoop

  • —Mise à jour et migration de version Hadoop
  • —Sauvegarde et récupération des données du NameNode
  • —Scripting Shell pour l'automatisation des tâches d'administration
  • —Bonnes pratiques pour un cluster Hadoop en production
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de maîtriser l'architecture Hadoop et ses composants. Cette compétence est essentielle pour quiconque souhaite évoluer dans le domaine du Big Data. En comprenant les interactions entre HDFS, YARN et MapReduce, vous serez en mesure de concevoir des solutions efficaces et adaptées aux besoins de traitement de données massives, ce qui constitue un atout considérable dans le paysage technologique actuel. Un défi courant pour les apprenants dans ce domaine est la complexité de l'installation et de la configuration d'un cluster Hadoop. Beaucoup rencontrent des difficultés lors de la mise en place de l'environnement d'installation, ce qui peut freiner leur progression. Cette formation vous guide pas à pas à travers ce processus, en vous fournissant les connaissances nécessaires pour éviter les erreurs fréquentes et garantir une installation réussie. Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre méthode axée sur la pratique et l'interaction. Nous ne nous contentons pas de transmettre des connaissances théoriques ; nous vous offrons des exercices concrets et des études de cas réels qui vous permettent d'appliquer immédiatement ce que vous avez appris. Cela renforce votre compréhension et votre capacité à gérer un cluster Hadoop dans un environnement professionnel. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement dans les discussions et les travaux pratiques. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences, même si elles sont limitées. Cet échange enrichira votre apprentissage et vous aidera à bâtir un réseau précieux avec vos pairs et formateurs, vous préparant ainsi à relever les défis du Big Data avec confiance.

Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

🎯

Maîtrise de l'architecture Hadoop

Comprenez en profondeur l'architecture de Hadoop et ses composants clés pour une utilisation optimale dans vos projets Big Data.

🔧

Installation simplifiée

Apprenez à installer Hadoop en mode pseudo-distribué et à configurer un cluster multi-nœuds, garantissant ainsi une mise en place rapide et efficace.

📊

Surveillance de la robustesse

Développez des compétences essentielles pour administrer et surveiller un cluster Hadoop, assurant la continuité des opérations et la fiabilité des données.

🛠️

Maintenance des données massives

Acquérez des techniques de maintenance pour garantir la robustesse des données massives, un atout crucial dans un environnement Big Data.

🌐

Introduction à l'écosystème

Initiez-vous à l'écosystème Hadoop et au Big Data pour comprendre les enjeux et opportunités dans un monde de données en constante expansion.

👨‍💻

Public cible varié

Formation adaptée à tous niveaux, idéale pour Administrateurs, Développeurs et Chefs de projet, favorisant un échange enrichissant entre participants.

Compétences acquises

Maîtriser l'architecture Hadoop

Comprendre les rôles et interactions des composants clés (HDFS, YARN, MapReduce) pour diagnostiquer et optimiser les systèmes distribués Hadoop.

Installer et configurer un cluster Hadoop

Mettre en œuvre une installation complète de Hadoop, depuis la préparation de l'OS jusqu'à la mise en service d'un cluster multi-nœuds fonctionnel en mode pseudo-distribué ou distribué.

Administrer et surveiller un cluster Hadoop

Gérer au quotidien un environnement Hadoop, incluant le démarrage/arrêt des services, l'ajout/suppression de nœuds, la surveillance des performances et la résolution des problèmes courants.

Assurer la maintenance et la robustesse de Big Data

Implémenter des stratégies de haute disponibilité et de sécurité, réaliser des sauvegardes et optimiser les ressources pour garantir la fiabilité et l'efficacité des infrastructures de données massives.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Administrateurs Systèmes & Réseaux Développeurs Big Data Chefs de projet technique Ingénieurs Data Junior

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en informatique et en gestion de données est recommandée.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue des acquis pendant la formation Exercices pratiques et projets pour mesurer les compétences acquises Test final pour évaluer la maîtrise des objectifs de la formation

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO 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.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

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Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Après avoir suivi la formation, il a installé et configuré un cluster Hadoop, permettant à son équipe de traiter efficacement de grandes quantités de données. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Elle a mis en place des procédures de maintenance pour garantir la robustesse du système, évitant ainsi des interruptions de service. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Connaissances fondamentales en administration système Linux. - Notions de base en réseaux (IP, DNS). - Familiarité avec la ligne de commande.

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