Formation Apache NiFi pour les développeurs

Apache Hadoop est le framework le plus populaire pour le traitement des mégadonnées (Big Data) sur des grilles de serveurs. Au cours de cette formation de trois jours (optionnellement quatre jours), les participants apprendront à connaître les avantages commerciaux et les cas d'usage de Hadoop et de son écosystème, comment planifier le déploiement et l'évolution de la grille, ainsi que comment installer, maintenir, surveiller, résoudre les problèmes et optimiser Hadoop. Ils pratiqueront également le chargement en masse des données sur la grille, se familiariseront avec les différentes distributions de Hadoop et apprendront à installer et à gérer les outils de l'écosystème Hadoop. La formation se terminera par une discussion sur la sécurisation de la grille avec Kerberos.

« … Les documents étaient très bien préparés et couverts de manière approfondie. Le laboratoire était très utile et bien organisé »
— Andrew Nguyen, Ingénieur Principal en Intégration DW, Microsoft Online Advertising

Public cible

Administrateurs Hadoop

Format

Cours magistraux et travaux pratiques en laboratoire, avec un équilibre approximatif de 60 % de cours et 40 % de travaux pratiques.

Apache NiFi est une plateforme d'intégration de données et de traitement d'événements open-source basée sur des flux. Elle permet le routage, la transformation et la médiation système automatisés et en temps réel entre des systèmes hétérogènes, grâce à une interface web et un contrôle granulaire.

Cette formation dirigée par un instructeur (en présentiel ou à distance) s'adresse aux administrateurs et ingénieurs de niveau intermédiaire souhaitant déployer, gérer, sécuriser et optimiser les flux de données NiFi dans des environnements de production.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer, configurer et maintenir des clusters Apache NiFi.
• Concevoir et gérer des flux de données provenant de diverses sources et destinations.
• Mettre en œuvre l'automatisation des flux, le routage et la logique de transformation.
• Optimiser les performances, surveiller les opérations et résoudre les problèmes.

Format du cours

• Conférence interactive accompagnée d'une discussion sur l'architecture réelle.
• Travaux pratiques : création, déploiement et gestion des flux.
• Exercices basés sur des scénarios dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en présentiel ou en ligne Belgique, encadrée par un instructeur, s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser et intégrer Spark, Hadoop et Python pour traiter, analyser et transformer des ensembles de données volumineux et complexes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à traiter des mégadonnées avec Spark, Hadoop et Python.
• Comprendre les fonctionnalités, les composants clés et l'architecture de Spark et Hadoop.
• Apprendre à intégrer Spark, Hadoop et Python pour le traitement des mégadonnées.
• Explorer les outils de l'écosystème Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume).
• Construire des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif similaires à ceux de Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
• Utiliser Apache Mahout pour mettre à l'échelle les algorithmes d'apprentissage automatique.