Public:
Chefs de projet, data scientists, développeurs souhaitant utiliser pig pour l'analyse de données
Objectifs:
Comprendre le fonctionnement de pig, savoir développer des requêtes en latin, pour effectuer des transformations sur des données,des analyses de données,intégrer des données de différents formats.
Connaissances préalables nécessaires:
Connaissance de Java ou Python, des bases Hadoop, et notions de calculs statistiques.
Programme détaillé de la formation
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Téléchargez le programme) :
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| Introduction | Le projet Apache Pig, fonctionnalités, versions
Présentation de Pig dans l'écosystème Hadoop.
Chaîne de fonctionnement.
Comparatif avec l'approche Hive ou Spark
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| Mise en oeuvre | Rappels sur les commandes HDFS
Prérequis techniques, configuration de Pig
Travaux pratiques:
Exécution : les différents modes : interactif ou batch
Principe de l'exécution de scripts Pig Latin avec Grunt
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| Base latin | Modèles de données avec Pig
Intégration Pig avec MapReduce
Les requêtes Latin : chargement de données, instructions
Ordres de bases :
LOAD, FOREACH, FILTER, STORE.
Travaux pratiques : création d'un ETL de base
Contrôle d'exécution
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| Transformations | Groupements, jointures, tris, produits cartésiens.
Transformation de base de la donnée.
Découpages. Découpages sur filtres.
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| Analyse de la donnée | Echantillonages. Filtres. Rangements avec rank et dense.
Calculs : min/max, sommes, moyennes, ...
Ttravaux pratiques :
Traitements de chaînes de caractères. Traitement de dates.
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| Intégration | Formats d'entrées/sorties. Interfaçage avro, json.
Travaux pratiques : chargement de données depuis HDFS vers HBase, analyse de données Pig/Hbase et restitution Json.
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| Extensions | Extension du PigLatin.
Création de fonctions UDF en java.
Intégration dans les scripts Pig.
Travaux pratiques :
Utilisation de Pig Latin depuis des programmes Python
Execution de programmes externes, streaming.
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classe virtuelle
