Talend studio pour Big Data

Avoir des connaissances de bases en Big Data

Maîtriser Talend dans un environnement Big Data

Accessible selon le nombre de places disponibles.
Les participants recevront leur convocation au plus tôt deux semaines avant le début de la formation.

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués.

Une attestation de formation vous sera remise.

• Alternance d’exercices, cas pratiques, QCM et de notions théoriques, projet Fil Rouge.
• Evaluations régulières et retour du formateur sur les points moins bien assimilés.
• Les supports de cours seront mis à disposition via notre la plate-forme de téléchargement AJC Classroom.
• Accès à notre plateforme à distance de Classe Virtuelle
  Mêmes possibilités et interactions avec votre formateur que lors d’une formation présentielle. En effet, votre formation se déroulera en connexion continue 7h/7 :
  • • • Echanges directs avec le formateur et l’équipe pédagogique à travers la visioconférence, les forums et chats
      • Vérification de l’avancement de votre travail et évaluation par votre formateur à l’aide d’exercices et de cas pratiques
      • Suivi pédagogique et conseils personnalisés pendant toute la formation

   

  Vous recevrez les informations de connexion par mail dès votre inscription. En cas de problème de connexion, vous pourrez joindre notre équipe à tout moment (avant ou même pendant la formation) au 0182837241 ou par mail à l’adresse hotline@ajc-formation.fr.

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)

Attestation de formation

Développeurs
Data scientists
Architectes
Chefs de projet
Ingénieurs d’études

Concepts de base

• Ouvrir un projet
• Monitorer un cluster Hadoop
• Créer un cluster de métadonnées

Lire et écrire des données en HDFS

• Stocker un fichier sur HDFS
• Stocker plusieurs fichiers de HDFS
• Lire les données de HDFS
• Utiliser HBase pour sauvegarder  les données charger dans HDFS

Travailler avec les tables

• Importation de tables avec Sqoop
• Création de tables dans HDFS avec  Hive

Traitement des données et des tables HDFS

• Traitement des tables Hive avec  des jobs
• Traitement des données avec Pig
• Traitement des données par lots

Guide de dépannage

• Dépannage de votre cluster

Cas d’utilisation de clickstream (flux des clics)

• Surveillance du cluster Hadoop
• Créer un environnement  de développement
• Chargement des données dans  HDFS
• Enrichissement des logs
• Calculer les statistiques
• Conversion d’un job standard en  un lot Big Data
• Comprendre les jobs MapReduce
• Utilisation du studio pour configurer  les resource requests vers YARN

Cas d’utilisation, analyse comportementale

• Chargement du dictionnaire et des données du fuseau horaire  dans HDFS
• Chargement des tweets dans HDFS
• Traitement des tweets avec  MapReduce
• Planification de l’exécution du job

Traitements des logs cas d’utilisation :surveillance

• Surveillance des logs enrichis

Cas d’utilisation des traitements des logs: rapports

• Génération de rapports basés sur  les fenêtres de données

Cas d’utilisation des traitements des logs: analyse des batchs

• Ingestion de flux de données
• Analyser les logs avec un batch job