Dans un monde où les organisations s'appuient sur des prises de décisions rapides et éclairées, l'analyse des mégadonnées existe pour extraire des informations pertinentes à partir d'énormes quantités d'informations. Elle joue un rôle important dans tous les domaines, de la santé à l'économie, en passant par le secteur bancaire, ainsi que dans le secteur public ; de nouvelles opportunités et de nouveaux défis continuent d'apparaître pour traiter des quantités massives de données. L'écosystème Apache Hadoop, avec ses composants open source, est conçu pour répondre à ces besoins : stocker, traiter, évaluer, analyser et exploiter des données. Contrairement aux systèmes traditionnels, Hadoop gère de multiples types de charges de travail composées de différents types de données, avec un traitement parallèle massif utilisant
du matériel standard.
Hadoop stocke les données dans le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS), conçu pour fonctionner sur du matériel standard. Le HDFS est très tolérant aux pannes, fournit un accès haut débit aux données des applications et convient aux applications contenant de grands ensembles de données. Ce cours montre comment différents types de données peuvent être stockés sur HDFS et comment les traiter à l'aide des différents composants de l'écosystème Hadoop. Les frameworks informatiques en cluster tels que MapReduce ont été largement adoptés pour l'analyse de données à grande échelle. Les ensembles de données distribués (RDD) résilients permettent une réutilisation efficace des données dans un large éventail d'applications. Les RDD sont des structures de données parallèles tolérantes aux pannes qui permettent aux utilisateurs de conserver explicitement les résultats intermédiaires en mémoire, de contrôler leur partitionnement pour optimiser le placement des données et de les manipuler à l'aide d'un riche
ensemble d'opérateurs.Le
Big Data vous intéresse ? Vous souhaitez approfondir votre compréhension du logiciel Hadoop ? Ce cours s'adresse aux développeurs de bases de données et de logiciels de données, aux développeurs et architectes de mégadonnées, aux scientifiques des données, aux analystes et à tout personnel technique souhaitant apprendre et explorer les fonctionnalités du Big Data et de ses outils. Avec des leçons complètes vous guidant étape par étape et des théories à l'appui, le cours est suivi de sessions pratiques pour acquérir une expérience pratique de Sqoop, Hive, Spark, Flume, Apache Pig et Cloudera. Donc, si vous souhaitez approfondir vos connaissances sur les fonctionnalités avancées de l'écosystème Hadoop, commencez ce cours en ligne gratuit
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