Dernière mise à jour le 21/11/2024

Hadoop Hortonworks : administration avec Ambari

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, le configurer et l'administrer avec Ambari (tableaux de bord, supervision, gestion des services, etc ...)

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 Hortonworks.

Pré-requis

Connaissance des commandes des systèmes unix/linux et des bases TCP/IP

Programme

Introduction
Les fonctionnalités du framework Hadoop.  
Les différentes versions.
Distributions : Apache, Cloudera, Hortonworks, EMR, MapR, DES.
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 Oozie, Pig, Hive, Hbase, …  
 
Les outils Hadoop  
Infrastructure/Mise en œuvre : Avro, Ambari, Zookeeper, Pig, Tez, Oozie, Falcon, Pentaho
Vue d'ensemble Gestion des données.
Exemple de sqoop.
Restitution : webhdfs, hive, Hawq, Mahout,ElasticSearch ..
Outils complémentaires : Spark, SparkQL, SparkMLib, Storm, BigTop, Zebra de développement : Cascading, Scalding, Flink/Pachyderm d'analyse : Rhadoop, Hama, Chukwa, kafka  
 
Installation et configuration
Trois modes d'installation : local, pseudo-distribué, distribué
Première installation.
Mise en œuvre avec un seul nœud Hadoop.
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 users 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, etc ..
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
Travaux pratiques : Organisation et configuration d'une grappe hadoop  
 
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 nœuds, accès JMX.
Travaux pratiques :  mise en œuvre d'un client JMX
Administration HDFS : présentation des outils de stockage des fichiers, fsck, dfsadmin
Mise en œuvre sur des exemples simples de récupération de fichiers
Gestion centralisée de caches avec Cacheadmin
Déplacement d'un NameNode.
Mise en mode maintenance.  
 
Haute disponibilité  
Mise en place de la haute disponibilité sur une distribution Ambari.
Travaux pratiques : Passage d'un système HDFS en mode HA  
 
Sécurité  
Mécanismes de sécurité et mise en œuvre pratique : Activation de la sécurité avec Kerberos dans core-site.xml, et dans hdfs-site.xml pour les NameNode et DataNode.
Sécurisation de yarn avec la mise en œuvre d'un proxy et d'un Linux Container Executor.
Travaux pratiques : Mise en place de la sécurité Kerberos sur une distribution Ambari.
Création des utilisateurs.
Travaux sur les droits d'accès et les droits d'exécution.
Impact au niveau des files Yarn, Oozie et Tez.  
 
Exploitation  
Installation d'une grappe Hadoop avec Ambari.
Tableau de bord.
Lancement des services.
Principe de la supervision des éléments par le NodeManager.  
Monitoring graphique avec Ambari.
Présentation de Ganglia,Kibana
Travaux pratiques : Visualisation des alertes en cas d'indisponibilité d'un nœud.  
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 : BD016

Tarifs

Prix public : 2010
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 :
Jusqu’à 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

BD007

Big Data – Les fondamentaux de l’analyse des données

    • Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
    • Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
    • Synthétiser le cycle de vie de la donnée
    • Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
    • Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
    • Assurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée
 

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BDP05

Visualisation avancée de données avec Python

Savoir traiter les données scientifiques brutes pour leur visualisation Savoir utiliser les librairies graphiques de python pour visualiser des données Graphiques spécifiques : graphes dynamiques, cartographie

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD0103

Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R

Savoir installer R Comprendre comment manipuler des données avec R Savoir importer et exporter des données Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

DB014

Hadoop, développer des applications pour le Big Data

 

    • Construire un programme à base de Map Reduce
    • Intégrer Hadoop HBase dans un workflow d'entreprise
    • Travailler avec Apache Hive et Pig depuis HDFS
    • Utiliser un graphe de tâches avec Hadoop
 

28 heures de formations sur 4 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD018

Hadoop : l’écosystème

Chefs de projets, développeurs, et toute personne souhaitant comprendre les mécanismes Hadoop et le rôle de chaque composant.

7 heures de formations sur 1 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

DB034

Dataiku DSS

Savoir installer, configurer, Dataiku DSS, l'utiliser depuis l'interface web ou des API. Présentation, concepts DSS Connexion aux données Préparation des données Graphiques et statistiques Machine learning Flow/Recipes Interfaces de programmation

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus