Dernière mise à jour le 23/11/2024

Hadoop Cloudera : administration

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : Big Data
Rubrique : NoSQL et Hadoop
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Connaître les principes du framework Hadoop et savoir l'installer et le configurer.
Maitriser la configuration et la gestion des services avec Cloudera Manager
  

Public visé

Chefs de projet, administrateurs et toute personne souhaitant mettre en oeuvre un système distribué avec Hadoop.
Les travaux pratiques sont réalisés sur une distribution Hadoop Cloudera
 

Pré-requis

Connaissance des commandes des systèmes unix/linux.
 

Programme

            Introduction
        • Les fonctionnalités du framework Hadoop. Les différentes versions.
        • Distributions : Apache, Cloudera, Hortonworks, EMR, MapR, DSE.
        • Spécificités de chaque distribution.
        • Architecture et principe de fonctionnement.
        • Terminologie : NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager. Rôle des différents composants.
        • Le projet et les modules : Hadoop Common, HDFS, YARN, Spark, MapReduce, Hue, Oozie, Hive, HBase,Zeppelin, ...
 
Les outils Hadoop
        • Infrastructure/mise en oeuvre : Avro, Ambari, Zookeeper, Tez, Oozie. Vue d'ensemble. Gestion des données.
        • Exemple de sqoop.
        • Restitution : webhdfs, hive, Hawq, Mahout, ElasticSearch, ...
        • Outils complémentaires de traitement : Spark, SparkQL, Spark/ML, Storm, BigTop, Zebra; de développement : Cascading, Scalding, Flink; d'analyse : RHadoop, Hama, Chukwa, kafka
 
Installation et configuration
        • Présentation de Cloudera Manager.
        • Installation en mode distribué.
        • Configuration de l'environnement,étude des fichiers de configuration : core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml et capacity-scheduler.xml
        • Création des utilisateurs pour les daemons hdfs et yarn, droits d'accès sur les exécutables et répertoires.
        • Lancement des services. Démarrage des composants : hdfs, hadoop-daemon, yarn-daemon, ...
        • Gestion de la grappe, différentes méthodes : ligne de commandes, API Rest, serveur http intégré, APIS natives
        • Exemples en ligne de commandes avec hdfs, yarn, mapred. Présentation des fonctions offertes par le serveur http
 
Atelier : organisation et configuration d'une grappe hadoop avec Cloudera
Manager
        • Traitement de données. Requêtage SQL avec Hive et Impala.
 
         Administration Hadoop
        • Outils complémentaires à yarn et hdfs : jConsole, jconsole yarn. Exemples sur le suivi de charges, l'analyse des journaux.
        • Principe de gestion des noeuds.
        • Principe des accès JMX. Démonstration avec Prométheus.
        • Administration HDFS : présentation des outils de stockage des fichiers, fsck, dfsadmin
        • Mise en oeuvre sur des exemples simples de récupération de fichiers. Gestion centralisée de caches avec Cacheadmin.
        • Gestion de la file d'attente, paramétrage, capacity-scheduler.
 
         Haute disponibilité
        • Mise en place de la haute disponibilité sur une distribution Cloudera.
 
Atelier : passage d'un système HDFS en mode HA
 
        • Explication d'une fédération de cluster Hadoop. Intérêts.
 
   Sécurité
        • Mécanismes de sécurité et mise en oeuvre pratique de la sécurité avec Kerberos.
 
Atelier : mise en place de la sécurité Kerberos sur une distribution
Cloudera. Création des utilisateurs. Travaux sur les droits d'accès
et les droits d'exécution. Impact au niveau des files Yarn.
 
           Exploitation
        • Installation d'une grappe Hadoop.
        • Lancement des services.
        • Principe de la supervision des éléments par le NodeManager.
        • Monitoring graphique avec Cloudera Manager.
 
Atelier : Visualisation des alertes en cas d'indisponibilité d'un noeud.
 
        • Configuration des logs avec log4j
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Modalités

Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution  des acquis établie par le formateur en fin de formation.
Code de formation : BDRN102

Tarifs

Prix public : 2080
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com

Lieux & Horaires

Durée : 21 heures
Délai d'accès :
8 jours avant le début de la formation
 

Prochaines sessions

Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

à voir aussi dans le même domaine...

Formation continue

Big Data

BD021

Spark, développer des applications pour le Big Data

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de maîtriser le framework Spark pour traiter des données hétérogènes et optimiser les calculs.   Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark Savoir intégrer Spark dans un environnement Hadoop Développer des applications d’analyse en temps réel avec Spark Streaming Faire de la programmation parallèle avec Spark sur un cluster Manipuler des données avec Spark SQL Avoir une première approche du Machine Learning

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BDRN103

Hadoop : Hbase mise en œuvre et administration

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’installer et de mettre en œuvre une configuration distribuée de données sous la solution HBase. Comprendre le fonctionnement de HBase, savoir mettre en place une configuration distribuée  

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD003

Big Data – L’essentiel

      • Comprendre le concept du Big Data Être capable d'identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
      • Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise
      • Être en mesure de l'exploiter dans le respect des règles de sécurité et de confidentialité
 

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD022

Elastic Stack pour administrateurs

Comprendre le fonctionnement d'Elasticsearch, savoir l'installer et le configurer, gérer la sécurité avec X-Pack, et installer / configurer kibana pour le mapping sur les données Elasticsearch.

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

NE080

Big Data – Spark pour les développeurs

Découvrir les concepts clés du Big Data Comprendre l'écosystème technologique d'un projet Big Data Evaluer les techniques de gestion des flux de données massives Implémenter des modèles d'analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers Découvrir les outils de Data Visualisation

28 heures de formations sur 4 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD004

Big Data – Enjeux et perspectives

        • Disposer d'une vision claire du Big Data et de ses enjeux
        • Connaître les concepts sous-jacents
        • Comprendre comment les entreprises les plus avancées, dans tous les secteurs économiques, ont mis en place et tiré profit de projets Big Data
        • Connaitre les informations essentielles pour lancer une initiative Big Data
        • Connaitre l'écosystème, et les principales technologies et solutions associées au Big Data
        • Savoir mesurer les impacts de tels projets sur l'entreprise et son organisation
 

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus