Hadoop, développer des applications pour le Big Data

Objectifs & compétences

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

Public visé

Concepteurs, développeurs.

Pré-requis

Bonne expérience en développement Java. Des connaissances en architecture Web constituent un plus.

Programme

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...).

Modalités

Méthodes