Ce que vous apprendrez ?
Prérequis
- Bases en systèmes d'exploitation (Linux/Unix recommandé) Connaissance des concepts fondamentaux du Big Data et du traitement distribué Notions de réseaux et de gestion des serveurs Expérience avec le shell scripting et les commandes Linux Compréhension des bases de données relationnelles et NoSQL Familiarité avec Java, Scala ou Python (recommandé pour Spark et Hadoop Streaming) Notions de gestion des clusters et de virtualisation (Docker, VMware, etc.)
Contenu de la Formation
Total:
12 Chapitres
Total hours:
8
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Définir le Big Data et ses caractéristiques : volume, vélocité, variété, véracité.
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Présenter les composants principaux de l’écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce.
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Identifier les cas d’usage du Big Data : analyse de données massives, stockage distribué, traitement parallèle.
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Installer Hadoop sur plusieurs machines pour mettre en place un cluster multi-nœuds.
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Configurer les éléments essentiels : HDFS pour le stockage, YARN pour la gestion des ressources.
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Effectuer des tests de fonctionnement : chargement de données, exécution de jobs MapReduce.
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Manipuler les données avec les commandes HDFS : ajout, suppression, consultation.
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Lancer et surveiller des jobs MapReduce pour le traitement distribué des données.
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Intégrer Hadoop avec d'autres outils (ex. : Hive, Pig, Spark) pour des traitements avancés.
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Utiliser les outils de monitoring intégrés : interfaces web de Hadoop, métriques, logs.
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Mettre en œuvre des stratégies de sécurité : gestion des utilisateurs, permissions, chiffrement.
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Optimiser les performances du cluster : équilibrage de charge, gestion des ressources, détection des pannes.
À TÉLÉCHARGER
À propos de l'instructeur
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- 28 Cours
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ENNANIA
adil.ennania@openskillroom.com
Expérience en enseignement depuis 2006, à l'ISTA, MEN, Faculté Ben M'sik, Faculté de Khouribga et l'Académie Mohamed V de l'Aviation Civile,
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Caractéristiques du cours
- Durée 8 hour
- Language Français
- Niveau de compétence. Débutant
- CertificateNon
- Nombre maximum d'inscrits
- Type de formation
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