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HP Formation - Description des cours
Développer des applications pour Hadoop 2.X Hortonworks avec Java (H7G67S)
Cette formation présente les grands outils de l’écosystème. Hadoop
d’un point de vue technique et est orienté développement Java.
Les objectifs principaux sont d’avoir une parfaite compréhension et
pratique du framework d’exécution de calculs MapReduce ainsi que
d’être capable de développer des modules d’extensions de Pig et Hive
Audience
Cette formation s'adresse aussi bien aux architectes, aux
développeurs, qu’aux analystes.
Intitulé du cours : Développer des applications pour Hadoop 2.X
Hortonworks avec Java
Pré-requis
Référence HP :
H7G67S
HP recommande que les participants aient une bonne connaissance
du langage Java
Catégorie :
BIG DATA
Durée du cours :
4 jours
Niveau :
Intermédiaire
Langues :
Animation en Français, support de cours en Anglais
Pour commander :
Contacter HP Formation au 0810 00 18 31. Vous
pouvez consulter le site www.hp.com/learn pour
connaître les cursus de formation VMware disponibles
dans chaque pays.
Objectifs du cours
A l’issue de cette formation vous aurez acquis les compétences
nécessaires pour :
• Identifier et définir les différents composants de l’écosystème
Hadoop
• Appréhender l’architecture de Hadoop
• Mettre en application les techniques avancées MadReduce
• Analyser un use case métier et valoriser les données
correspondantes
Pourquoi les services de formation HP ?
• Des formations axées sur les compétences spécifiques à un
poste
• Des installations modernes
• Une formation en ligne dispensée par un formateur et adaptée à
votre rythme sur http://www.hp.com/learn
• Formation dispensée sur site et sur mesure
• Plus de 80 centres de formation à travers le monde
• Des formateurs HP expérimentés parmi les meilleurs dans leur
domaine
• Des travaux pratiques
• Des supports pédagogiques complets
Les services de formation HP sont soumis aux conditions générales relatives aux services de formation HP.
Description détaillée du cours
Jour 1
• Hadoop et Hadoop 2.X
• Le système de gestion de ressources et de cluster YARN
• Le système de fichiers distribué HDFS
• Prise en main de l’environnement de développement
Hadoop et accès aux fichiers HDFS
• Illustration avec un exemple simple
• Grands principes du framework MapReduce
• MapReduce sur YARN
• Développement de programmes MapReduce
• Utilisation des combiners
• Utilisation de l’in-map agrégation
• Mise en pratique de l’agrégation à travers deux exemples
Jour 2
• Le partitioner de MapReduce
• Analyse et compréhension du Secondary Sort
• Implémentation de deux types de Partitioner
• Implémentation du Secondary Sort à travers un cas pratique
• Récapitulatifs des formats d’entrée et de sortie standards
MapReduce
• Analyse du fonctionnement d’un input format
• Implémentations d’un input format et d’un output format
• Optimisation des différentes phases d’un programme
MapReduce
• Utilisation et paramétrage de la compression
• Utilisation des comparateurs de données non sérialisées
• Illustration du principe de la compression de données
• Implémentation d’un RawComparator
Jour 3
• Localisation partagée des données
• Les différents types de jointure
• Les filtres de Bloom
• Illustration d’une jointure côté Map
• Illustration de l’utilisation d’un filtre de Bloom
• Présentation de la librairie MRUnit
• Ecriture de tests unitaires
• Architecture de HBase
• Interactions avec HBase
• Import de données avec HBase
• Illustration d’un job MapReduce avec HBase
Jour 4
• Types et mots-clés dans Pig
• Extension de Pig via les classes définies par l’utilisateur
(UDF)
• Implémentation d’une UDF
• Types et mots-clés dans Hive
• Extension de Hive via les classes définies par l’utilisateur
(UDF)
• Implémentation d’une UDF
• Workflow et coordinateur Oozie
• Actions possibles avec Ooz
Plus d’informations
Pour obtenir les coordonnées de contact correspondant à votre
pays et en savoir plus sur les services de formation, nous vous
invitons à consulter notre site Internet mondial sur
http://www.hp.com/learn.
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