Hadoop - Développement


3 j (21 heures)
Tarif : 2250€HT
À DISTANCE PRESENTIEL
Ref : BDDH

Les objectifs

- Connaître les principes du framework Hadoop
- Utiliser la technologie MapReduce pour paralléliser des calculs sur des volumes importants de données

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En quelques mots...

Public

Chefs de projets, développeurs, data scientists et toute personne souhaitant comprendre les techniques de développement avec MapReduce dans l'environnement Hadoop

Pré-requis

Avoir la connaissance d'un langage de programmation objet comme Java

Méthodes et Moyens pédagogiques

Formation réalisée en présentiel ou à distance selon la formule retenue - Exposés, cas pratiques, synthèse, assistance post-formation pendant trois mois - Un poste par stagiaire, vidéoprojecteur, support de cours fourni à chaque stagiaire.

Modalités de suivi et d'évaluations

Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires Questionnaire d’évaluation de la satisfaction en fin de stage Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires Attestation de fin de formation

Programme détaillé

INTRODUCTION

  • Les fonctionnalités du framework Hadoop
  • Le projet et les modules
  • Hadoop Common
  • HDFS
  • YARN
  • Spark
  • MapReduce
  • Utilisation de YARN pour piloter les jobs MapReduce

MAPREDUCE

  • Principe et objectifs du modèle de programmation MapReduce
  • Fonctions "map" et "reduce"
  • Couples (clés, valeurs)
  • Implémentation par le framework Hadoop
  • Etude de la collection d'exemples
  • Rédaction d'un premier programme et exécution avec Hadoop

PROGRAMMATION

  • Configuration des jobs
  • Notion de configuration
  • Les interfaces principales (Mapper, Reducer)
  • La chaîne de production
  • Entrées
  • Input splits
  • Mapper
  • Combiner
  • Shuffle / sort
  • Reducer
  • Sortie
  • Partitioner
  • OutputCollector
  • Codecs
  • Compresseurs
  • Format des entrées et sorties d'un job MapReduce
  • InputFormat
  • OutputFormat
  • Type personnalisé : création d'un Writable spécifique
  • Utilisation
  • Contraintes

OUTILS COMPLEMENTAIRES

  • Mise en oeuvre du cache distribué
  • Paramétrage d'un job
  • ToolRunner
  • Transmission de propriétés
  • Accès à des systèmes externes
  • S3
  • HDFS
  • HAR
  • Répartition du job sur la ferme au travers de YARN

STREAMING

  • Définition du streaming MapReduce
  • Création d'un job MapReduce dans Python
  • Répartition sur la ferme
  • Avantages et inconvénients
  • Liaisons avec des systèmes externes
  • Introduction au pont Hadoop
  • Suivi d'un job en streaming

PIG

  • Pattern et best practices MapReduce
  • Introduction à Pig
  • Caractéristiques du langage : latin
  • Installation / lancement
  • Ecriture d'un script Pig
  • Les fonctions de bases
  • Ajouts de fonctions personnalisées
  • Les UDF
  • Mise en oeuvre

HIVE

  • Simplification du requêtage
  • Syntaxe de base
  • Création de tables
  • Ecriture de requêtes
  • Comparaison Pig / Hive

SECURITE EN ENVIRONNEMENT HADOOP

  • Mécanisme de gestion de l'authentification
  • Configuration des ACL

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