En ligne ou sur site, les formations Apache Hadoop animées par un instructeur présentent, à travers des exercices pratiques interactifs, les composants principaux de l’écosystème Hadoop et montrent comment ces technologies peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes à grande échelle.
La formation Hadoop est disponible sous la forme d’une « formation en direct en ligne » ou d’une « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation à distance en direct ») est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur les premises du client en Liège ou dans les centres de formation de NobleProg en Liège.
NobleProg -- Votre prestataire local de formation
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en présentiel ou en ligne Liège, 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.
Ce cours s'adresse aux spécialistes de l'informatique à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands volumes de données dans un environnement de système distribué.
Objectif :
Acquérir une connaissance approfondie de l'administration d'un cluster Hadoop.
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 Hadoop est l'un des frameworks les plus populaires pour le traitement de Big Data sur des clusters de serveurs. Ce cours explore en détail la gestion des données dans HDFS, ainsi que les aspects avancés de Pig, Hive et HBase. Ces techniques de programmation avancées seront particulièrement bénéfiques aux développeurs Hadoop expérimentés.
Public cible : développeurs
Durée : trois jours
Format : conférences (50 %) et travaux pratiques (50 %).
Cette formation en direct, animée par un formateur, se déroule dans Liège (en ligne ou sur site) et s'adresse aux administrateurs système qui souhaitent apprendre à mettre en place, déployer et gérer des clusters Hadoop au sein de leur organisation.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Apache Hadoop.
Comprendre les quatre composants principaux de l'écosystème Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN et Hadoop Common.
Utiliser le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) pour mettre à l'échelle un cluster à des centaines ou milliers de nœuds.
Configurer HDFS pour qu'il fonctionne comme moteur de stockage pour les déploiements Spark sur site.
Configurer Spark pour accéder à des solutions de stockage alternatives telles qu'Amazon S3 et des bases de données NoSQL telles que Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
Effectuer des tâches administratives telles que la provisionnement, la gestion, la surveillance et la sécurisation d'un cluster Apache Hadoop.
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.
Lors de cette formation animée par un instructeur à Liège, les participants apprendront les principes fondamentaux de la programmation basée sur les flux tout en développant diverses extensions de démonstration, composants et processeurs à l'aide d'Apache NiFi.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre l'architecture de NiFi et les concepts liés aux flux de données.
Développer des extensions en utilisant NiFi et des API tierces.
Créer leurs propres processeurs Apache NiFi sur mesure.
Ingérer et traiter des données en temps réel provenant de formats de fichiers disparates et peu courants, ainsi que de diverses sources de données.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
Exercices pratiques. La formation aurait dû durer 5 jours, mais les 3 jours ont permis de clarifier beaucoup de questions que je me posais déjà en travaillant avec NiFi.
James - BHG Financial
Formation - Apache NiFi for Administrators
Traduction automatique
l'instructeur était clair et expliquait bien les choses. Le cours et les exercices étaient faciles à suivre.
Peter - Army
Formation - Apache NiFi for Developers
Traduction automatique
Le fait que nous ayons pu emporter avec nous la plupart des informations/cours/présentations/exercices effectués, afin de pouvoir les revoir et éventuellement refaire ce que nous n'avions pas compris la première fois ou améliorer ce que nous avions déjà fait.
Raul Mihail Rat - Accenture Industrial SS
Formation - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
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