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Accueil > Domaines > Bases de données > Bigdata : architecture et technologies

Bigdata : architecture et technologies

Objectifs

  • Comprendre les concepts essentiels du BigData, et les technologies implémentées.
  • Savoir analyser les difficultés propres à un projet BigData, les freins, les apports, tant sur les aspects techniques que sur les points liés à la gestion du projet.

Public

  • Chefs de projets, architectes, développeurs, data-scientists.
  • Toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour concevoir et mettre en oeuvre une architecture BigData.

Prérequis

  • Il est demandé aux participants d'avoir une bonne culture générale sur les systèmes d'information.

Programme de la formation

Introduction

  • L'essentiel du BigData : calcul distribué, données non structurées.
  • Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets.
  • La valorisation des données.
  • Le positionnement respectif des technologies de cloud, BigData et noSQL, et les liens, implications.
  • Quelques éléments d'architecture.
  • L'écosystème du BigData : les acteurs, les produits, état de l'art.
  • Cycle de vie des projets BigData.
  • Emergence de nouveaux métiers : Datascientists, Data labs, ...

Stockage

  • Caractéristiques NoSQL : adaptabilité, extensibilité,
  • structure de données proches des utilisateurs, développeurs
  • Les types de bases de données : clé/valeur, document, colonne, graphe.
  • Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, ...
  • Les différents modes et formats de stockage.
  • Stockage réparti : réplication, sharding, gossip protocol, hachage,
  • Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS,
  • Quelques exemples de produits et leurs caractéristiques : Cassandra, MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Riak, Hadoop, HBase, BigTable, ...
  • Qualité des données, gouvernance de données.

Indexation et recherche

  • Moteurs de recherche.
  • Principe de fonctionnement.
  • Méthodes d'indexation.
  • Mise en oeuvre avec elasticsearch.
  • Exemple de Lucene/solr.
  • Recherche dans les bases de volumes importants.
  • Exemples de produits et comparaison : Dremel, Drill, ElasticSearch, MapReduce,

Calcul et restitution, intégration

  • Différentes solutions : calculs en mode batch, ou en temps réel,
  • sur des flux de données ou des données statiques.
  • Les produits : langage de calculs statistiques, R Statistics Language, sas, RStudio.
  • Ponts entre les outils statistiques et les bases BigData
  • Outils de calcul sur des volumes importants : storm en temps réel, hadoop en mode batch.
  • Zoom sur Hadoop : complémentarité de HDFS et MapReduce.
  • Restitution et analyse : logstash, kibana, elk, pentaho
  • Présentation de pig pour la conception de tâches MapReduce sur une grappe Hadoop.

Méthode pédagogique

Un support de cours est remis à chaque participant. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices discutés avec le formateur.

Méthode d'évaluation

Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire.