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Hadoop - Hortonworks pour Développeurs

Par Demos

Objectifs

  • Développer des applications de gestion et de traitement des données sur des cluster Hadoop 2.0

Programme

Les technologies Hadoop et leur implémentation

Fonctionnement de « Hadoop Distributed File System » et «MapReduce »
Principes de développement d'applications « MapReduce »
Exemples d’utilisation dans différents secteurs

HDFS : interfaçage avec Java

Le système de fichier Hadoop Distributed File System (HDFS)
Lecture et écriture sur le HDFS
Manipulation des types de fichier SequenceFile
Qu’est-ce que le DistributedCache et comment partager les références ?

MapReduce/Yarn : principe et développement Java

Le paradigme MapReduce et l’utilisation à travers YARN
Implémentation de problématiques réelles avec le paradigme MapReduce
Implémentation de problématiques plus complexes
Utilisation des combinateurs et partitionners
Les bonnes pratiques pour le développement des applications MapReduce

Manipulation des données avec un query language et Java

Présentation et fonctionnement de HBase, Hive et Pig
HBase et Hive : JDBC et requêtes
Extension du HiveQL avec des fonctionnalités développées : UDF (User-Defined Functions)
Pig : Développement et intégration avec JAVA
Extension de Pig avec des fonctionnalités développées : UDF (User-Defined Functions)

Pédagogie

Pour les formations "A distance", elles sont réalisées avec un outil de visioconférence de type Teams ou Zoom selon les cas, permettant au formateur d'adapter sa pédagogie.
Retrouvez sur notre site internet toutes les précisions sur les sessions à distance ou les classes virtuelles.

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