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Apprendre sous un autre angle.

Découverte du Big Data et de NoSQL avec Hadoop et MongoDB Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 26/03/2024

Description

visuel

Module 1 : INTRODUCTION

• La philosophie NoSQL

• Différences entre bases relationnelles et NoSQL

• Architecture distribuée

• Le format JSON comme format d'échange

- Exemples de bases NoSQL :

- Base orientée clés/valeurs : Cassandra

- Base orientée « colonnes » : Hadoop

- Base volatile : memcache

- Base orientée « documents » : MongoDB

- Base de données orientées gaphes

- Base de données temps-réel

- Base de données avec recherche "full-text"

 

Module 2 : PRESENTATION DE NEO4J

• (Base de données orientée graphes)

• Installation rapide

• Langage d'interrogation

• Prise en main avec TP

 

Module 3 : PRESENTATION DE INFLUXDB

• (Base de données temps-réel)

• Installation rapide

• Langage d'interrogation

• Prise en main avec TP

 

Module 4 : PRESENTATION DE ELASTICSEARCH

• (Base de données de recherche full-text)

• Installation rapide

• Prise en main avec TP

• Présentation de Kibana

• Langage de requêtage

 

Module 5 : PRISE EN MAIN DE HADOOP-v2

• Mise en œuvre d'un Cluster

• Le gestionnaire YARN

• Utilisation de HDFS

- 1er exemple de MapReduce

 

Module 6 : ECRITURE D'UN ALGO.MAP/REDUCE

• Application Java

• Les différentes étapes

• Utilisation d'autres langages

 

Module 7 : APPLICATIONS CONNEXES

• Présentation de HBase

• Présentation de Hive

• Présentation de Pig

• Collecte de données avec FLUME

• Présentation et mise en oeuvre de Spark

 

Module 8 : PRISE EN MAIN DE MONGODB

• Concepts de base

• Documents

• Types intégrés

• Collections

• Bases de données

• Manipulation de documents

• Indexation

 

Module 9 : REQUETES D'AGREGATION

• Agrégation simple

• Algorithme MapReduce

• Framework d'agrégation

• Pipelines

 

Module 10 : REPLICATION ET CLUSTER

• Principe

• Mise en oeuvre d'un Replica Set

• Définition du sharding et des chunks

• Mise en œuvre d'un cluster

 

Module 11 : PRISE EN MAIN D'ELASTICSEARCH

• Principe de fonctionnement

• Indexation

• Requêtage

• L'interface Kibana

Objectifs de la formation

  • Analyser le principe du Big Data avec les technologies phares
  • Définir les technologies : le cluster Hadoop, MongoDB, Neo4J, InfluxDB, ElasticSearch
  • Analyser les difficultés propres à un projet Big Data

Public visé

  • Chefs de projets, architectes, développeurs, data scientists et toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour concevoir et mettre en oeuvre une architecture Big Data

Prérequis

  • Connaissances de base du système GNU/Linux

Modalités pédagogiques

Session dispensée en présentiel ou téléprésentiel, selon la modalité inter-entreprises ou intra-entreprises sur mesure. 

La formation est animée par un(e) formateur(trice) durant toute la durée de la session et présentant une suite de modules théoriques clôturés par des ateliers pratiques validant l'acquisition des connaissances. Les ateliers peuvent être accompagnés de Quizz.

L'animateur(trice) présente la partie théorique à l'aide de support de présentation, d'animation réalisée sur un environnement de démonstration.

En présentiel comme en téléprésentiel, l'animateur(trice) accompagne les participants durant la réalisation des ateliers.

Moyens et supports pédagogiques

Cadre présentiel

Salles de formation équipées et accessibles aux personnes à mobilité réduite.

- Un poste de travail par participant

- Un support de cours numérique ou papier (au choix)

- Un bloc-notes + stylo

- Vidéoprojection sur tableau blanc

- Connexion Internet

- Accès extranet pour partage de documents et émargement électronique

Cadre téléprésentiel

Session dispensée via notre solution iClassroom s'appuyant sur Microsoft Teams.

- Un compte Office 365 par participant

- Un poste virtuel par participant

- Un support numérique (PDF ou Web)

- Accès extranet pour partage de documents et émargement électronique

Modalités d'évaluation et de suivi

Avant

Afin de valider le choix d'un programme de formation, une évaluation des prérequis est réalisée à l'aide d'un questionnaire en ligne ou lors d'un échange avec le formateur(trice) qui validera la base de connaissances nécessaires.

Pendant

Après chaque module théorique, un ou des ateliers pratiques permettent la validation de l'acquisition des connaissances. Un Quizz peut accompagner l'atelier pratique.

Après

Un examen de certification si le programme de formation le prévoit dans les conditions de l'éditeur ou du centre de test (TOSA, Pearson Vue, ENI, PeopleCert)

Enfin

Un questionnaire de satisfaction permet au participant d'évaluer la qualité de la prestation.

Profil du / des Formateur(s)

Fort d'une expérience du monde Open Source depuis de nombreuses années, notre consultant formateur dispense ses formations et partage son expérience dans les domaines tels que l'administration des systèmes Linux, la programmation Python, les technologies du Big Data et la supervision des Logs avec Elastic.

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Cette session se passera en partie à distance et en partie en présentiel
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Prochaines Sessions

  • 08/04/24 → 09/04/24 Présentiel / à distance
  • 01/07/24 → 02/07/24 Présentiel / à distance
  • 07/10/24 → 08/10/24 Présentiel / à distance

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