Hadoop Cloudera - Architecture & Administration

Aperçu du cours

Objectif de formation : L’apprenant saura au terme de cette formation comprendre l’architecture d’Hadoop Cloudera et l’administrer pour ses projets.

Prérequis

Maîtriser les commandes Shell
Avoir des connaissances de base autour des requêtes SQL

Fonctionnalités

Appréhender le framework Hadoop
Administrer des clusters Cloudera

Public ciblé

Administrateurs système et consultants SI…

Détails

30 Sections
140 Lessons
35 heures

Expand all sectionsCollapse all sections

Introduction

5
- 1.1
  La Big Data
- 1.2
  L’écosystème Hadoop
- 1.3
  L’architecture Hadoop
- 1.4
  NoSQL
- 1.5
  Travaux pratiques: présentation des outils Cloudera Distributed Hadoop (CDH), Cloudera Manager
Introduction

5
- 2.1
  La Big Data
- 2.2
  L’écosystème Hadoop
- 2.3
  L’architecture Hadoop
- 2.4
  NoSQL
- 2.5
  Travaux pratiques: présentation des outils Cloudera Distributed Hadoop (CDH), Cloudera Manager
Les clusters avec Cloudera

4
- 3.1
  Tour d’horizon des fonctionnalités des clusters
- 3.2
  Pourquoi une solution de gestion de cluster ?
- 3.3
  Cloudera Manager : caractéristiques
- 3.4
  L’installation d’un cluster : éléments nécessaires
Les clusters avec Cloudera

4
- 4.1
  Tour d’horizon des fonctionnalités des clusters
- 4.2
  Pourquoi une solution de gestion de cluster ?
- 4.3
  Cloudera Manager : caractéristiques
- 4.4
  L’installation d’un cluster : éléments nécessaires
Gestion des usagers

2
- 5.1
  Utilisateurs et groupes
- 5.2
  Privilèges des utilisateurs locaux et LDAP
Gestion des usagers

2
- 6.1
  Utilisateurs et groupes
- 6.2
  Privilèges des utilisateurs locaux et LDAP
Configuration d'un cluster Cloudera

7
- 7.1
  Introduction
- 7.2
  Réglages de configuration
- 7.3
  Fichiers de configuration
- 7.4
  Instances de rôle
- 7.5
  Nouveaux services
- 7.6
  Créer ou retirer des hôtes
- 7.7
  Travaux pratiques: configuration du cluster
Configuration d'un cluster Cloudera

7
- 8.1
  Introduction
- 8.2
  Réglages de configuration
- 8.3
  Fichiers de configuration
- 8.4
  Instances de rôle
- 8.5
  Nouveaux services
- 8.6
  Créer ou retirer des hôtes
- 8.7
  Travaux pratiques: configuration du cluster
Les fichiers distribués Hadoop: le système HDFS

8
- 9.1
  Fonctionnalités HDFS
- 9.2
  Écriture de fichiers
- 9.3
  Lecteur de fichiers
- 9.4
  Mémoire NameNode
- 9.5
  Sécurité HDFS
- 9.6
  Stockage HDFS
- 9.7
  Utilisation de Hadoop File Shell
- 9.8
  Travaux pratiques: manipuler des fichiers via HDFS
Les fichiers distribués Hadoop: le système HDFS

8
- 10.1
  Fonctionnalités HDFS
- 10.2
  Écriture de fichiers
- 10.3
  Lecteur de fichiers
- 10.4
  Mémoire NameNode
- 10.5
  Sécurité HDFS
- 10.6
  Stockage HDFS
- 10.7
  Utilisation de Hadoop File Shell
- 10.8
  Travaux pratiques: manipuler des fichiers via HDFS
YARN, MapReduce & Spark

7
- 11.1
  L’utilisation des frameworks de calcul
- 11.2
  La gestion des ressources de cluster : YARN
- 11.3
  MapReduce
- 11.4
  Spark
- 11.5
  L’utilisation des frameworks de calcul sur YARN
- 11.6
  L’interface Web et Shell : explorer les applications YARN
- 11.7
  Les logs applicatifs
YARN, MapReduce & Spark

7
- 12.1
  L’utilisation des frameworks de calcul
- 12.2
  La gestion des ressources de cluster : YARN
- 12.3
  MapReduce
- 12.4
  Spark
- 12.5
  L’utilisation des frameworks de calcul sur YARN
- 12.6
  L’interface Web et Shell : explorer les applications YARN
- 12.7
  Les logs applicatifs
Intégration des données HDFS

3
- 13.1
  Intégration des données par des sources externes : Flume, Nifi & Kafka
- 13.2
  Intégration des données par des bases de données relationnelles avec Sqoop
- 13.3
  Les Best Practices pour l’importation de données
Intégration des données HDFS

3
- 14.1
  Intégration des données par des sources externes : Flume, Nifi & Kafka
- 14.2
  Intégration des données par des bases de données relationnelles avec Sqoop
- 14.3
  Les Best Practices pour l’importation de données
Planifier le cluster

5
- 15.1
  Introduction à la planification
- 15.2
  Sélection du matériel
- 15.3
  Virtualisation
- 15.4
  La gestion des réseaux
- 15.5
  Paramétrages des nœuds
Planifier le cluster

5
- 16.1
  Introduction à la planification
- 16.2
  Sélection du matériel
- 16.3
  Virtualisation
- 16.4
  La gestion des réseaux
- 16.5
  Paramétrages des nœuds
Installation et configuration d'outils

3
- 17.1
  Hive
- 17.2
  Impala
- 17.3
  Pig
Installation et configuration d'outils

3
- 18.1
  Hive
- 18.2
  Impala
- 18.3
  Pig
Clients Hadoop avec Hue

3
- 19.1
  Paramétrage des clients Hadoop
- 19.2
  Paramétrage de la teinte
- 19.3
  Système d’authentification et d’autorisation avec Hue
Clients Hadoop avec Hue

3
- 20.1
  Paramétrage des clients Hadoop
- 20.2
  Paramétrage de la teinte
- 20.3
  Système d’authentification et d’autorisation avec Hue
Configuration avancée du cluster

4
- 21.1
  Configurations avancées
- 21.2
  Réglages des ports Hadoop
- 21.3
  Sensibilisation au rack : paramétrage de HDFS
- 21.4
  Haute disponibilité et HDFS
Configuration avancée du cluster

4
- 22.1
  Configurations avancées
- 22.2
  Réglages des ports Hadoop
- 22.3
  Sensibilisation au rack : paramétrage de HDFS
- 22.4
  Haute disponibilité et HDFS
La sécurité sous Hadoop

4
- 23.1
  Pourquoi la sécurité ?
- 23.2
  Le système de sécurité d’Hadoop
- 23.3
  Kerberos: présentation, fonctionnement, sécurisation d’un cluster Hadoop
- 23.4
  Les autres principes de sécurité
La sécurité sous Hadoop

4
- 24.1
  Pourquoi la sécurité ?
- 24.2
  Le système de sécurité d’Hadoop
- 24.3
  Kerberos: présentation, fonctionnement, sécurisation d’un cluster Hadoop
- 24.4
  Les autres principes de sécurité
La gestion des ressources

6
- 25.1
  Paramétrage des Cgroups & pools de services statistiques
- 25.2
  Planification des ressources
- 25.3
  Paramétrage des pools de ressources dynamiques
- 25.4
  Mémoire YARN
- 25.5
  Réglages du CPU
- 25.6
  Planifier des requêtes Impala
La gestion des ressources

6
- 26.1
  Paramétrage des Cgroups & pools de services statistiques
- 26.2
  Planification des ressources
- 26.3
  Paramétrage des pools de ressources dynamiques
- 26.4
  Mémoire YARN
- 26.5
  Réglages du CPU
- 26.6
  Planifier des requêtes Impala
Entretien du cluster

5
- 27.1
  Vérification de l’état HDFS
- 27.2
  Copier les données vers un autre cluster
- 27.3
  Ajout et suppression de node de cluster
- 27.4
  Rééquilibrage du cluster snapshots de répertoires
- 27.5
  Mise à niveau du cluster
Entretien du cluster

5
- 28.1
  Vérification de l’état HDFS
- 28.2
  Copier les données vers un autre cluster
- 28.3
  Ajout et suppression de node de cluster
- 28.4
  Rééquilibrage du cluster snapshots de répertoires
- 28.5
  Mise à niveau du cluster
Suivi & débogage

4
- 29.1
  Fonctionnalité de suivi de Cloudera Hadoop
- 29.2
  Tests de santé
- 29.3
  Suivi des clusters
- 29.4
  Dépannage des clusters
Suivi & débogage

4
- 30.1
  Fonctionnalité de suivi de Cloudera Hadoop
- 30.2
  Tests de santé
- 30.3
  Suivi des clusters
- 30.4
  Dépannage des clusters

Instructeur

bprigent

0.0

0 commentaire

0 Students

841 Courses

Cybersécurité

Virtualisation

Data, IA, Business Intelligence

Réseaux

Cloud

Systèmes

Développement et webdesign

DevOps

Gestion de projet IT & Management SI

Blockchain

Hadoop Cloudera – Architecture & administration

Aperçu du cours

Prérequis

Fonctionnalités

Public ciblé

Détails

Instructeur

bprigent

À PROPOS

NOS FORMATIONS

09 75 75 37 81

contact@ascent-formation.fr

Nous suivre sur les réseaux sociaux

Hadoop Cloudera – Architecture & administration

Aperçu du cours

Prérequis

Fonctionnalités

Public ciblé

Détails

Instructeur

Autres formations

À PROPOS

NOS FORMATIONS

Nous suivre sur les réseaux sociaux

Modal title