Formation en IA & Data: Hadoop l'écosystème (séminaire) (4-017) - Ascent Formation
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IA & Data

Hadoop l'écosystème (séminaire) (4-017)

1 jour(s)6h

Description

Objectif général de la formation :Permettre aux participants de comprendre l’écosystème Hadoop, ses composants et leurs interactions, ainsi que les étapes nécessaires à la mise en œuvre de projets Big Data avec Hadoop. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 40 Niveau SAME visé : Sensibilisation (S) Compétences visées : Acquérir une vue d’ensemble de l’écosystème Hadoop et de ses composants principaux. Identifier les interactions et complémentarités entre les différents modules d’Hadoop. Appréhender les concepts fondamentaux des systèmes distribués avec Hadoop. Comprendre les étapes clés de la mise en œuvre d’Hadoop à travers des cas pratiques.

Objectifs pédagogiques

  • Se repérer dans l’écosystème Hadoop.
  • Connaître les principaux composants.
  • Comprendre comment les différents composants d’Hadoop interagissent ensemble.
  • Disposer d’une vision de la mise en œuvre d’Hadoop au travers d’exemples significatifs.

Public concerné

Managers et décideurs souhaitant comprendre les bases des systèmes distribués avec Hadoop.
Professionnels de l’informatique souhaitant une introduction à Hadoop et à ses composants.
Toute personne impliquée dans des projets Big Data utilisant Hadoop.

Prérequis

Aucune connaissance technique approfondie requise.
Intérêt pour les systèmes Big Data et les solutions Hadoop.

Déroulé du programme

1

Matinée : Concepts fondamentaux et composants d’Hadoop (3 heures)

3h
  • Introduction à Hadoop (1 heure)
2

Origines, concepts clés et rôle d’Hadoop dans le Big Data.

3

Présentation des modules principaux : HDFS, MapReduce, YARN.

4

Discussions : Les cas d’usage typiques d’Hadoop.

  • Composants d’Hadoop (2 heures)
5

Fonctionnement de HDFS (stockage), YARN (gestion des ressources) et MapReduce (traitement).

6

Présentation d’outils additionnels : Hive, Pig, HBase, Sqoop, Flume.

7

Après-midi : Interactions et mise en œuvre d’Hadoop (3 heures)

3h
  • Interactions entre les composants (1,5 heure)
8

Comment les différents modules d’Hadoop travaillent ensemble pour gérer des données massives.

9

Études de cas : Analyse d’un flux de données dans un cluster Hadoop.

  • Mise en œuvre d’Hadoop (1,5 heure)
10

Les étapes clés pour déployer un cluster Hadoop.

11

Exemples pratiques : Simulation d’un projet Big Data utilisant Hadoop.

12

Discussions : Les défis et meilleures pratiques pour implémenter Hadoop.

Informations

Durée

1 jour(s)

6h

Tarif

Sur demande