Réf. DW606G   |   2 Jours certification Systèmes d'exploitation
cette formation IBM Open Platform with Apache Hadoop (v4) Vous permettra de :
formation Systèmes d'exploitation
IBM Open Platform avec Apache Hadoop
Apache Ambari Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce et Yarn
Apache Spark
Coordination Management and Governance (CMG)
Déplacement des données
Stockage et accès aux données
Sujets avancés

Pour aller plus loin, téléchargez la fiche de cette formation "IBM Open Platform with Apache Hadoop (v4)" formation Systèmes d'exploitation

Dans ce cours de 2 jours, vous allez découvrir comment IBM Open Platform (IOP) avec Apache Hadoop est utilisée la plateforme collaborative pour permettre aux solutions Big Data d'être développées sur l'ensemble des technologies Apache Hadoop. Vous verrez aussi une présentation des principaux composants du noyau ODP, à savoir Apache Hadoop (y compris HDFS, YARN et MapReduce) et Apache Ambari, tout en fournissant un traitement des principaux composants open-source qui sont généralement mis à disposition avec le noyau ODP dans un cluster Hadoop de production. Les participants découvriront le produit grâce à des exercices interactifs. Ce contenu est lié à l'ERC 1.0.
formation Systèmes d'exploitation
Inclus ! Votre apprentissage avec CERTyou continue même après votre formation IBM Open Platform with Apache Hadoop (v4) avec le Coaching Après-Cours.

formation Systèmes d'exploitation
IBM Open Platform with Apache Hadoop
  • Lister les composants principaux d'IBM ODP
  • Lister les composants d'Apache Hadoop
  • Décrire la fonctionnalité des composants open source
Apache Ambari
  • Comprendre le but d'Apache Ambari dans ODP
  • Comprendre l'architecture d'Ambari
  • Lister les fonctions des composants Ambari
Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Décrire Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Expliquer les fonctions de NameNode et DataNodes
  • Expliquer le stockage des fichiers et la réplication des blocs
MapReduce et Yarn
  • Décrire le modèle MapReduce v1
  • Lister les limitations de Hadoop 1 et MapReduce 1
  • Décrire le modèle YARN et comparer Hadoop 2 / YARN avec Hadoop 1
Apache Spark
  • Comprendre le but d'Apache Spark dans l'écosystème de Hadoop
  • Décrire le role de Resilient Distributed Dataset (RDD)
  • Démarrer et utiliser Spark Scala et des shells Python
Coordination Management and Governance (CMG)
  • Comprendre les challenges des applications distribuées
  • Utiliser la ligne de commande de ZooKeeper pour intéragir avec les services
  • Comprendre l'utilisation d'Apache Slider avec YARN pour déployer et surveiller des applications distribuées
Déplacement des données
  • Lister les scénarios de chargement applicables à Hadoop
  • Comprendre comment charger des données au repos et en mouvement
  • Comprendre comment charger des données à partir de sources communes
Présenter Sqoop et Flume
Stocker et accéder aux données
  • Lister les caractéristiques des formats de données de fichiers (fichiers plat/texte, CSV, XML, JSON, YAML)
  • Lister les caractéristiques les types de datastores NoSQL
  • Décrire le stockage utilisé par HBase
  • Comparer les langages de programmation open source Pig et Hive
Lister les caractéristiques de R et Python
Sujets avancés
  • Expliquer les flux de travail de Oozie
  • Expliquer un flux de traitement dans un environnement Big Data
  • Comprendre l'utilisation de moteurs de recherche de texte dans l'exploration des Big Data Comprendre la procédure de recherche Solr et ses composants
Avant ce cours, il est conseillé de suivre DW601G : IBM BigInsights Overview.

Les participants à ce cours sont des ingénieurs des big data, des data scientists, des dévelopeurs ou des programmeurs, des administrateurs qui souhaient en savoir plus sur IBM Open Platform avec Apache Hadoop.

Tous les Jours

• Formation de 9h00 (9h30 le premier jour) à 17h30
• Deux pauses de 15 min
• 1 heure de pause déjeuner

Dernier Jour

• Les horaires de fin de journée sont adaptés en fonction des horaires des trains ou avions des différents participants.

formateur IBM

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