Formation Analyse de données en environnement Hadoop

Vous souhaitez développer les compétences de vos collaborateurs sur l'Analyse de données en environnement Hadoop ? Vous trouvez ICI la ... Voir plus
Instructeur
NPM
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En suivant la formation Analyse de données en environnement Hadoop, dispensée par notre cabinet de formation, vous découvrirez tous les détails qui vous seront utiles pour améliorer vos compétences sur l’Analyse de données en environnement Hadoop.

Objectifs de la formation Analyse de données en environnement Hadoop :

Formation Analyse de données en environnement Hadoop

Les objectifs de la formation sont  :

  • Comprendre ce que sont HADOOP et YARN
  • Connaître les différents outils et les Framework dans un environnement HADOOP 2.0
  • Découvrir comment HDFS Fédération fonctionne dans HADOOP 2.0
  • Appréhender MapReduce
  • Savoir utiliser Sqoop pour transférer les données entre HADOOP et une base de données relationnelle
  • Comprendre comment exécuter une tâche de MapReduce sur YARN
  • Savoir écrire des requêtes HiveSQL pour manipuler des données
  • Comprendre comment utiliser le HCatalog avec Pig et Hive

Programme de la formation Analyse de données en environnement Hadoop :

Formation Analyse de données en environnement Hadoop

Le Programme de la formation est détaillé ci-dessous :

Comprendre Hadoop 2.0

  • Le Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Introduction aux données dans HDFS
  • MapReduce Framework et YARN

Utilisation de Pig

  • Introduction à Pig
  • Programmation Pig avancée
  • Troubleshooting et optimisation avec Pig
  • Résolution des problèmes avec Pig
  • Journalisation
  • Utiliser l’UI Web Hadoop
  • Démonstration optionnelle : résolution d’un « Failed Job » avec l’UI Web
  • Échantillonnage de données et débogage
  • Vue d’ensemble des performances
  • Comprendre le plan d’exécution
  • Astuces pour améliorer la performance de votre « Pig Jobs »

Programmation Hive

  • Utilisation de HCatalog
  • Programmation de Hive avancée
  • Étendre Hive
  • Transformation de données avec des scripts personnalisés
  • Fonctions définies par l’utilisateur
  • Paramétrer les requêtes
  • Exercices « Hands-On » : transformation de données avec Hive
  • Programmation Hive avancée
  • Analyse de données et statistiques
  • Définition workflow avec Oozie

Approche pédagogique :

cabinet de formation au Maroc

Notre approche pédagogique pour cette Formation consiste en :

  • Cas pratiques
  • Remise d’outils
  • Echanges d’expériences

Participants de la Formation :

cabinet de formation au Maroc

Les personnes qui peuvent participer à cette formation sur l’Analyse de données en environnement Hadoop sont les :

  • Analystes de données
  • Analystes Business Intelligence
  • Développeurs Business Intelligence,
  • développeurs SAS et
  • Tous les autres analystes qui souhaitent en savoir davantage sur l’analyse du Big Data dans un cluster Hadoop

N’hésitez pas à contacter le cabinet New Performance Management

pour lui confier votre

ingénierie de formation ou pour vos besoins en formation :

En présentiel- A distance- En Elearning

Merci.


cabinet de formation au Maroc

New Performance Management est un cabinet de formation au Maroc avec un ADN Africain à travers plusieurs partenariats stratégiques avec d’Autres Cabinets de Formation en Afrique.

Présent sur le marché depuis 2011, notre équipe dynamique ne cesse de développer ses Process afin de répondre aux besoins évolutifs de sa clientèle en matière de formation Professionnelle.

Vous souhaitez développer les compétences de vos collaborateurs sur l'Analyse de données en environnement Hadoop ? Vous trouvez ICI la formation Analyse de données en environnement Hadoop idéale sélectionnée pour vous et dispensées par notre cabinet de formation au Maroc dans toutes les villes du Royaume : Casablanca- Rabat- Tanger- Kénitra- Marrakech- El Jadida- Laayoune… !

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Course details
Durée 3 jours
Conférences 24
Niveau Avancé

Archive

Working hours

Monday 9:30 am - 6.00 pm
Tuesday 9:30 am - 6.00 pm
Wednesday 9:30 am - 6.00 pm
Thursday 9:30 am - 6.00 pm
Friday 9:30 am - 5.00 pm
Saturday Closed
Sunday Closed