Formation ADMINISTRATION DE HADOOP® POUR SOLUTIONS BIG DATA

Domaine

CERTIFICATION ET FORMATION LEARNING TREE INTERNATIONAL

Programme de cours ADMINISTRATION DE HADOOP® POUR SOLUTIONS BIG DATA :

Durée de la formation :	4 (jours)
Participants :	Aux administrateurs Hadoop, aux administrateurs de systèmes Linux, aux administrateurs de bases de données, aux administrateurs de réseaux et aux développeurs qui ont besoin de savoir comment installer et gérer leurs clusters de développement Hadoop.
Pré-requis :	Une expérience en programmation est utile mais pas obligatoire.
Objectifs :	Au cours de cette formation, vous apprendrez à installer, configurer et gérer la plateforme Hadoop d'Apache et son écosystème, mais aussi à surveiller des tâches Hadoop avec des fonctionnalités intégrées et des outils dédiés, comme par exemple Ganglia.
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement :	1 poste de travail complet par personne De nombreux exercices d’application Mise en place d’ateliers pratiques Remise d’un support de cours Passage de certification(s) dans le cadre du CPF Mise en place de la Charte contrôle et qualité OPCA Notre plateforme d'évaluation : Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation Evaluation technique des connaissances en pré et post formation Evaluation générale du stage

Installation du système de fichiers distribuéHadoop (HDFS)
Définir l'architecture globale et ses principaux composants Configurer et installer le système de fichiers Exécuter des commandes depuis la console Accéder aux fichiers en lecture et en écriture
Préparer l'environnement pour MapReduce
Revoir les principes de MapReduce Découvrir les démons informatiques Examiner une tâche MapReduce
Planification de l'architecture
Choisir le matériel adéquat Concevoir un cluster évolutif
Développement du cluster
Installer les démons Hadoop Optimiser l'architecture du réseau
Préparation du système HDFS
Paramétrer les principales options de configuration Configurer les redondance, réplication et affectation des blocs
Déploiement de MapReduce
Installer et paramétrer l'environnement MapReduce Réaliser l'équilibrage de charge par la connaissance des racks
Créer un système de fichiers tolérant aux pannes
Isoler les éléments dysfonctionnels Garantir la haute disponibilité Déclencher manuellement le basculement Automatiser le basculement avec Zookeeper
Optimiser la fédération des nœuds de nommage
Développer des ressources HDFS Gérer les volumes des espaces de noms
Présentation de YARN
Analyser l'architecture de YARN Identifier les nouveaux démons
Affectation des ressources
Définir des quotas pour limiter l'utilisation du système HDFS Planificateurs pour hiérarchiser l'accès à MapReduce
Gestion de HDFS
Démarrer et arrêter des démons Hadoop Surveiller l'état du système HDFS Ajouter et supprimer des nœuds de données
Administration de MapReduce
Gérer les tâches MapReduce, suivre l'avancement avec des outils d'analyse, mise en service et arrêt des nœuds de calcul
Utiliser les outils standards intégrés
Gérer et déboguer les processus avec les mesures JVM Vérifier l'état d'Hadoop
Utiliser des outils de personnalisation complémentaires
Évaluer les performances avec Ganglia et Chukwa Benchmarking pour garantir des performances continues
Simplifier l'accès aux informations
Activer l'envoi de requêtes de type SQL avec Hive Installer Pig pour créer des tâches MapReduce
Intégrer des éléments supplémentaires de l'écosystème
Afficher le système HDFS sous forme de tableau avec HBase Configurer Oozie pour la planification des workflows
Faciliter l'entrée / la sortie de données génériques
Déplacer des blocs de données depuis ou vers Hadoop Transférer des données HDFS via HTTP avec WebHDES
Recueillir des données d'application
Récupérer des fichiers journaux provenant de différentes sources avec Flume, importer et exporter des informations sur les bases de données relationnelles avec Sqoop
Planification des stratégies de sauvegarde, de récupération et de sécurité
Gérer les pannes matérielles courantes Sécuriser le cluster Hadoop

Tarif (indicatif) en € :	2800

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