Ce stage vous apprendra à développer des applications vous permettant de traiter des données distribuées en mode batch. Vous collecterez, stockerez et traiterez des données de formats hétérogènes avec Apache Hadoop afin de mettre en place des chaînes de traitement intégrées à votre système d'information.
Les sites et dates disponibles
Lieu
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Aix en Provence
((13) Bouches-du-Rhône)
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le Prisme, 85 Rue Pierre Duhem, 13290
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Dates au choixInscriptions ouvertes
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Aix en Provence
((13) Bouches-du-Rhône)
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le Prisme, 85 Rue Pierre Duhem, 13290
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Bordeaux
((33) Gironde)
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9 Rue de Condé, 33000
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Bordeaux
((33) Gironde)
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9 Rue de Condé, 33000
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Dates au choixInscriptions ouvertes
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Grenoble
((38) Isère)
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Greoux les Bains
((04) Alpes-de-Haute-Provence)
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Grenoble
Date de début
Dates au choixInscriptions ouvertes
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Lille
((59) Nord)
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21 Av. le Corbusier, 59800
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Lille
((59) Nord)
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21 Av. le Corbusier, 59800
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Dates au choixInscriptions ouvertes
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Lyon
((69) Rhône)
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Tour Suisse, 1 Boulevard Vivier Merle, 69443
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Dates au choixInscriptions ouvertes
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Lyon
((69) Rhône)
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Tour Suisse, 1 Boulevard Vivier Merle, 69443
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Monteton
((47) Lot-et-Garonne)
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Montpellier
Date de début
Dates au choixInscriptions ouvertes
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Montpellier
((34) Hérault)
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Date de début
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Nantes
((44) Loire-Atlantique)
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Date de début
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Paris la Défense
((92) Hauts-de-Seine)
la Grande Arche, Paroi Nord, 92044
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Paris la Défense
((92) Hauts-de-Seine)
la Grande Arche, Paroi Nord, 92044
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Saint Gregoire
((35) Ille-et-Vilaine)
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1 Bis Rue d'Ouessant, 35762
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Saint Gregoire
((35) Ille-et-Vilaine)
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1 Bis Rue d'Ouessant, 35762
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Dates au choixInscriptions ouvertes
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Saint Herblain
((44) Loire-Atlantique)
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Exapole, Bât. E, 275 Bd Marcel Paul, 44821
Date de début
Dates au choixInscriptions ouvertes
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Sophia-Antipolis
((Spécifier))
80, Route des Lucioles
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Sophia-Antipolis
((Spécifier))
80, Route des Lucioles
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Strasbourg
((67) Bas-Rhin)
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Tour Sébastopol, Place des Halles, 3 Quai Kléber, 67000
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Strasbourg
((67) Bas-Rhin)
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Tour Sébastopol, Place des Halles, 3 Quai Kléber, 67000
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Toulouse
((31) Haute-Garonne)
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Immeuble le Pyrite, 9 Rue de Sébastopol, 31015
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((31) Haute-Garonne)
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Immeuble le Pyrite, 9 Rue de Sébastopol, 31015
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À propos de cette formation
Objectifs pédagogiques
Construire un programme à base de Map Reduce
Intégrer Hadoop HBase dans un workflow d'entreprise
Travailler avec Apache Hive et Pig depuis HDFS
Utiliser un graphe de tâches avec Hadoop
Questions / Réponses
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PROGRAMME DE FORMATION » Le Big Data Définition du périmètre du Big Data. Le rôle du projet Hadoop. Les concepts de base des projets Big Data. Présentation du Cloud Computing. Différence entre Cloud Computing privé et public. Les architectures Big Data à base du projet Hadoop. Démonstration Usage d'Hadoop et de GoogleApp. » Collecte de données et application de Map Reduce Analyse des flux de données dans l'entreprise. Données structurées et non-structurées. Les principes de l'analyse sémantique des données d'entreprise. Graphe des tâches à base de MapReduce. La granularité de cohérence des données. Transfert de données depuis un système de persistance dans Hadoop. Transfert de données d'un Cloud dans Hadoop. Travaux pratiques Gérer la collecte d'informations clientèles par Map Reduce. Configuration de l'implémentation YARN. Développement d'une tâche basée sur Map Reduce. » Le stockage des données avec HBase Plusieurs types de base de données XML. Patterns d'usages et application au Cloud. Application de Hadoop database au sein d'un workflow. Utilisation des projets Hive/Pig. Utilisation du projet HCatalog. L'API Java HBase. Travaux pratiques Gérer les modifications d'un catalogue de données fournisseur. » Le stockage des données sur HDFS Patterns d'usages et application au Cloud. Architecture et installation d'un système HDFS, journal, NameNode, DataNode. Opérations, commandes et gestion des commandes. L'API HDFS Java. Analyse de données avec Apache Pig. Le langage Pig Latin. Utiliser Apache Pig avec Java. Requêtage avec Apache Hive. Réplication de données. Partage de données sur une architecture HDFS. Travaux pratiques Administrer un référentiel client partagé sur Hadoop. Utilisation de la console de visualisation. » Spring Data Hadoop Introduction à Spring et Spring Data. Le namespace Hadoop pour Spring. Utiliser Spring pour simplifier la configuration Hadoop. Configuration du cache distribué. Définition des Jobs et dépendance entre Jobs. Intégration des outils (Pig, Hive...). Travaux pratiques Refondre la gestion du catalogue de données fournisseur via Spring Data.
Informations complémentaires
Sommaire • Le Big Data • Collecte de données et application de Map Reduce • Le stockage des données avec HBase • Le stockage des données sur HDFS • Spring Data Hadoop Participants Concepteurs, développeurs. Prérequis Bonne expérience en développement Java. Des connaissances en architecture Web constituent un plus. Travaux pratiques Développement d'applications pour le Big Data. Méthodes pédagogiques Cours 30%, travaux pratiques 70%.
