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Formation Hadoop - Stockage avec Hbase

       réf : BDT-HS

Formation Hadoop - Stockage avec HBase

Objectif de formation: Dans cette formation Hadoop, vous apprendrez à utiliser HBase pour le stockage. Vous comprendrez l’architecture de HBase et comment mettre en place une configuration distribuée. De plus, vous apprendrez à utiliser HBase pour l’analyse des données et le dépannage. Ce cours est conçu pour les utilisateurs expérimentés d’Apache Hadoop qui veulent en savoir plus sur l’utilisation de HBase pour le stockage.

Objectifs pédagogiques

  • Appréhender HBase
  • Instaurer une configuration distribuée

Pré-requis

Avoir des bases en Hadoop et en bases de données

Public concerné

Chefs de projets, administrateurs ou toute personne souhaitant utiliser HBase…

Programme de formation Hadoop

  • L’écosystème Hadoop
  • Les bases du framework
  • Le projet et les modules : Hadoop Common, HDFS, YARN, Spark…
  • Introduction à HBase
  • HBase & HDFS
  • Les formats de données
  • Définitions : 
    • Table
    • Région
    • Ligne 
    • Famille de colonnes
    • Cellules 
    • Espaces de nommage
  • Fonctionnalités
    • Failover automatique
    • Sharding
    • Interface avec des jobs MapReduce
  • HBase master node
  • Région master
  • Liaison client HBase
  • ZooKeeper 
  • Choix de packages
  • Initialisation et réglages : le fichier conf/hbase-site.xml
  • Initialisation en mode distribué
  • Test de connexion : HBase Shell

Travaux pratiques

Manipulation depuis un serveur HTTP

  • Introduction aux interfaces disponibles
  • Commandes de base
  • Manipulation des données
  • Désactiver une table ou la supprimer
  • Programmer des scripts
  • Gérer les tables par des filtres
  • Filtres de recherches et réglages des tables
  • Les espaces de nommage

Travaux pratiques

Utiliser HBase Shell

  • Utilisation en mode distribué
  • Fonctionnement indépendant des démons
  • Le mode distribué

 Travaux pratiques

Créer et mettre en place des splits dans des tables réparties

  • Programmation par API
  • Accès JMX
  • Programmation d’un client Java
  • MapReduce et la gestion des tables

Travaux pratiques

Lancement et écriture de programmes Spark

Équipe pédagogique

Professionnel expert dans le Big Data

Moyens pédagogiques et techniques

  • Espace intranet de formation.
  • Documents supports de formation projetés.
  • Exposés théoriques
  • Étude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

Dispositif de suivi

  • Émargement numérique.
  • Mises en situation.
  • Formulaires d’évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation Hadoop.

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