Cette vidéo de formation s'adresse à tous les décideurs et développeurs intéressés par le Big Data et désireux d’avoir un premier aperçu de la plateforme Hadoop et de son écosystème afin de comprendre ses concepts clés, son fonctionnement et ses possibilités.

Ainsi, après avoir défini les notions de NoSQL et de Big Data, vous apprendrez à installer Hadoop et étudierez les différents outils au cœur de la plateforme. Puis vous déploierez un cluster sur des machines virtuelles dans le cloud grâce à la distribution Cloudera Data Plateform.

Vous pourrez ensuite découvrir comment stocker des données dans Hadoop. Vous étudierez ainsi HDFS, le système de fichiers distribué de Hadoop, Apache Ozone pour le stockage objet et HBase en tant que base de données colonne. Vous verrez alors comment mettre en œuvre et exploiter chacun de ces types de stockage de données.

Une fois les données stockées, vous découvrirez dans la suite de la vidéo comment les traiter et les exploiter. Vous appréhenderez ainsi le paradigme de traitement distribué des données avec MapReduce, exploité dans un premier temps en PHP avec Hadoop Streaming, puis en Java avec les API dédiées. Vous développerez alors des traitements avec Spark ou en SQL avec Hive avant de transmettre les données résultantes dans une base de données relationnelle grâce à Sqoop.

Téléchargements

• Des fichiers complémentaires (4 Ko)

• Durée totale02h07
• Aux origines de Hadoop
  • Définir le NoSQL et le Big Data04:41
  • L'histoire de Hadoop04:35
  • Découvrir l'écosystème04:39
  • Les distributions Hadoop05:55
• Installer un environnement Hadoop avec Cloudera
  • Provisionner des machines virtuelles07:20
  • Installer un serveur Cloudera Manager05:24
  • Installer les agents sur les serveurs09:31
  • Installer un service Hadoop05:42
• Stocker des données
  • Interagir avec n'importe quel stockage grâce à HadoopFS03:46
  • Mettre en place et exploiter le HDFS08:59
  • Stocker des objets avec Apache Ozone06:28
  • Exploiter HBase, la base de données de Hadoop08:09
• Réaliser des traitements sur les données
  • Comprendre et développer un MapReduce avec Hadoop Streaming16:34
  • Réaliser un MapReduce Java10:32
  • Optimiser la vitesse des traitements avec Tez04:19
  • Traiter les données avec Spark05:20
  • Interroger les données en SQL avec Hive07:37
  • Utiliser Sqoop pour échanger des données avec un SGBDR07:48