Public : techniciens et spécialistes des bases de données, responsables, analystes métier et professionnels BI, souhaitant utiliser les technologies Big Data dans leur entreprise
Durée : 4 jour(s)
Pré-requis : Connaissances fondamentales des bases de données et de SQL sont un atout majeur
Objectifs : - Manipuler des ensembles de données complexes stockés dans Hadoop sans avoir à écrire de code complexe avec Java - Automatiser le transfert des données dans le stockage Hadoop avec Flume et Sqoop - Filtrer les données avec les opérations Extract-Transform-Load (ETL) avec Pig - Interroger plusieurs ensembles de données pour une analyse avec Pig et Hive
Sanction : Attestation de fin de formation mentionnant le résultat des acquis
Taux de retour à l’emploi : Aucune donnée disponible
Référence : BUS100295-F
Accessibilité : Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins
Contact : commercial@dawan.fr
2 760,00 € HT
Vue d'ensemble de Hadoop
Analyser les composants Hadoop
Définir l'architecture Hadoop
Réaliser un stockage fiable et sécurisé
Surveiller les mesures du stockage
Contrôler HDFS à partir de la ligne de commande
Détailler l'approche MapReduce
Transférer les algorithmes et non les données
Décomposer les étapes clés d'une tâche MapReduce
Faciliter l'entrée et la sortie des données
Agréger les données avec Flume
Configurer le fan in et le fan out des données
Déplacer les données relationnelles avec Sqoop
Exposer les différences entre Pig et MapReduce
Identifier les cas d'utilisation de Pig
Identifier les configurations clés de Pig
Représenter les données dans le modèle de données de Pig
Exécuter les commandes Pig Latin au Grunt Shell
Exprimer les transformations dans la syntaxe Pig Latin
Appeler les fonctions de chargement et de stockage
Créer des nouvelles relations avec des jointures
Réduire la taille des données par échantillonnage
Exploiter Pig et les fonctions définies par l'utilisateur
Consolider les ensembles de données avec les unions
Partitionner les ensembles de données avec les splits
Ajouter des paramètres dans des scripts Pig
Factoriser Hive en composants
Imposer la structure sur les données avec Hive
Créer des bases de données et des tables Hive
Exposer les différences entre les types de données dans Hive
Charger et stocker les données efficacement avec SerDes
Remplir les tables à partir de requêtes
Partitionner les tables de Hive pour des requêtes optimales
Composer des requêtes HiveQL
Distinguer les jointures disponibles dans Hive
Optimiser la structure des jointures pour les performances
Trier, répartir et regrouper des données
Réduire la complexité des requêtes avec les vues
Améliorer la performance des requêtes avec les index
Concevoir les schémas de Hive
Établir la compression des données
Déboguer les scripts de Hive
Unifier la vue des données avec HCatalog
Exploiter HCatalog pour accéder au metastore Hive
Communiquer via les interfaces HCatalog
Remplir une table Hive à partir de Pig
Décomposer les composants fondamentaux d'Impala
Soumettre des requêtes à Impala
Accéder aux données Hive à partir d'Impala
Réduire le temps d'accès aux données avec Spark-SQL
Interroger les données Hive avec Spark-SQL
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