Pré-requis : Maîtrise de la programmation orientée objets en Java
Objectifs : - Développer des algorithmes parallèles efficaces - Analyser des fichiers non structurés et développer des tâches Java MapReduce -
Sanction : Attestation de fin de formation mentionnant le résultat des acquis
Taux de retour à l’emploi : Aucune donnée disponible
Référence : BUS101999-F
Accessibilité : Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins
Contact : commercial@dawan.fr
2 975,00 € HT
Évaluer la valeur que peut apporter Hadoop à l'entreprise
Examiner l'écosystème d'Hadoop
Choisir un modèle de distribution adapté
Examiner les difficultés liées à l'exécution de programmes parallèles : algorithmes, échange des données
Évaluer le mode de stockage et la complexité du Big Data
Fragmenter et résoudre les problèmes à grande échelle
Découvrir les tâches compatibles avec MapReduce
Résoudre des problèmes métier courants
Configurer l'environnement de développement
Examiner la distribution Hadoop
Étudier les démons Hadoop
Créer les différents composants des tâches MapReduce
Analyser les différentes étapes de traitement MapReduce : fractionnement, mappage, lecture aléatoire et réduction
Choisir et utiliser plusieurs outils de mappage et de réduction, exploiter les partitionneurs et les fonctions map et reduce intégrées, analyser les données en séries temporelles avec un second tri, rationaliser les tâches dans différents langages de programmation
Exécuter les algorithmes : tris, jointures et recherches parallèles, analyser les fichiers journaux, les données des média sociaux et les courriels
Identifier les algorithmes parallèles liés au réseau, au processeur et aux E/S de disque
Répartir la charge de travail avec les partitionneurs
Contrôler l'ordre de groupement et de tri avec les comparateurs
Mesurer les performances avec les compteurs
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