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14 heures (généralement 2 jours pauses comprises)
Alors que de plus en plus de logiciels et de projets informatiques migrent du traitement local et de la gestion de données vers le traitement distribué et le stockage de données volumineuses, les chefs de projet constatent la nécessité de mettre à niveau leurs connaissances et leurs compétences pour appréhender les concepts et les pratiques relatifs aux projets et aux opportunités Big Data .
Ce cours présente aux chefs de projet le framework de traitement de Big Data les plus populaires: Hadoop .
Au cours de cette formation dispensée par un instructeur, les participants apprendront les composants essentiels de l'écosystème Hadoop et comment utiliser ces technologies pour résoudre des problèmes à grande échelle. En apprenant ces bases, les participants amélioreront également leur capacité à communiquer avec les développeurs et les développeurs de ces systèmes, ainsi qu'avec les scientifiques et les analystes de données impliqués dans de nombreux projets informatiques.
Public
Format du cours
Machine Translated
Introduction
Understanding Hadoop's Architecture and Key Concepts
What Constitutes Big Data?
Different Approaches to Storing Big Data
HDFS (Hadoop Distributed File System) as the Foundation
How Big Data is Processed
Processing Data with MapReduce
The Role of Clustering in Large-Scale Distributed Processing
Clustering Your Data and Processes with YARN
The Role of Non-Relational Database in Big Data Storage
Working with Hadoop's Non-Relational Database: HBase
Data Warehousing Architectural Overview
Managing Your Data Warehouse with Hive
Running Hadoop from Shell-Scripts
Working with Hadoop Streaming
Other Hadoop Tools and Utilities
Getting Started on a Hadoop Project
Migrating an Existing Project to Hadoop
Hadoop Project Stakeholders and Their Toolkits
Hadoop as a Foundation for New Technologies and Approaches
Closing Remarks
