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Formation : Cycle certifiant Développeur BigData

Durée23 jours
Prix11 720 €
Code coursCB070
Inscription

Public:

Chefs de projet,développeurs

Objectifs:

  • Savoir développer des applications bigData et mettre les oeuvre les outils adaptés aux différents types de données (Cassandra, spark, Neo4j, ElasticStack).
  • Comprendre le fonctionnement des principaux outils de requêtage et de traitement des données.
  • Acquérir les bonnes pratiques de distribution de messages, savoir configurer kafka pour intégrer les données de différents formats et de sources différentes.
  • Comprendre les connexions existantes entre les mondes relationnels et NoSQL en environnement Big Data.
  • Savoir mettre en oeuvre Hive et Pig, Impala, les Spark Dataframes.

Connaissances préalables nécessaires:

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Comprendre les principaux concepts du Big Data ainsi que l'écosystème technologique d'un projet Big Data
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.
Concepts clés : ETL, Extract Transform Load, CAP, 3V, 4V, données non structurées, prédictif, Machine Learning.
L'écosystème du BigData : les acteurs, les produits, état de l'art. Cycle de vie des projets BigData.
Atelier: Amazon Rekognition, Polly, EMR.
Savoir analyser les difficultés propres à un projet Big Data
Rôle de la DSI dans la démarche BigData. Gouvernance des données: importance de la qualité des données, fiabilité, durée de validité, sécurité des données
Emergence de nouveaux métiers : Data-scientists, Data labs, Hadoop scientists, CDO, ...
Intégration avec les outils statistiques présents et les outils BigData futurs.
Déterminer la nature des données manipulées
Les différents modes et formats de stockage.
Les types de bases de données : clé/valeur, document, colonne, graphe. Besoin de distribution. Définition de la notion d'élasticité. Principe du stockage réparti.
Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, ...
Atelier: démonstrations avec une base MongoDB et une base Cassandra sur des données de différents types.
Appréhender les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
Les risques et points à sécuriser dans un système distribué.
Aspects législatifs et éthiques: sur le stockage, la conservation de données, ..., sur les traitements, la commercialisation des données, des résultats
Atelier : mise en évidence des problèmes liés à la réplication inter-régions et concernant les aspects juridiques des données : droits d'exploitation, propriété intellectuelle, ...
Etude des failles de sécurité sur une infrastructure Hadoop.
Exploiter les architectures Big Data
Les objectifs de la supervision, les techniques disponibles. La supervision d'une ferme BigData.
Objets supervisés. Les services et ressources. Protocoles d'accès. Exporteurs distribués de données.
Définition des ressources à surveiller. Journaux et métriques.
Application aux fermes BigData : Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB
Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
Produits : Prometheus, Graphite, ElasticSearch.
Présentation, architectures.
Les sur-couches : Kibana, Grafana.
Atelier: mise en oeuvre de prometheus pour la supervision d'une ferme Cassandra sur une infrastructure distribuée multi-noeuds.
Mettre en place des socles techniques complets pour des projets Big Data.
Etude des différents composants d'une infrastructure BigData :
Stockage distribué : réplication, sharding, gossip, hachage,
Principe du schemaless, schéma de stockage, clé de distribution, clé de hachage
Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS, Ceph. Les bases de données : Redis, Cassandra, DynamoDB, Accumulo, HBase, MongoDB, BigTable, Neo4j, ...
Calcul et restitution :Apport des outils de calculs statistiques
Langages adaptés aux statistiques, liens avec les outils BigData.
Outils de calcul et visualisation :R, SAS, Spark, Tableau, QlikView, ...
Caractéristiques et points forts des différentes solutions.
Atelier:mise en oeuvre du sharding avec une base de données MongoDB sur une infrastructure distribuée
ElasticStack
Présentation, fonctionnalités, licence
Positionnement Elasticsearch et les produits complémentaires : Kibana,X-Pack,
Logstash, Beats
Principe : base technique Lucene et apports d'ElasticSearch
Définitions et techniques d'indexation
Installation de base
Prérequis techniques.
Installation avec les RPM
Outils d'interrogation
Communication en RESTful avec le cluster
Interface http DevTools, travaux pratiques, démonstration
Traitement des données
Structure des données. stockage, indexation
Format des données.
Conversion au format JSON des données à traiter.
Interrogations avec Search Lite et avec Query DSL (domain-specific language)
Notion de 'filtre' pour affiner des requêtes.
Autres composants
Démonstrations de Logstash, Kibana et Beats
Intégration
Positionnement
Positionnement d'Elasticsearch et des produits complémentaires :Kibana, Logstash, Beats, X-Pack
Présentation des concepts clés d'ElasticSearch
Atelier : comparaison d'ElasticSearch avec d'autres moteurs d'indexation en fonction du cas d'utilisation
Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche
Présentation de la pile elastic.
Cas d'usage classiques : analyse de logs et securité, analyse de métriques, recherches web, ...
Analyse et visualisation de données
Principes de base de l'analyse de texte, recherche dans des données structurées, recherche full text,
Atelier : choix d'un outil d'indexation en fonction des contraintes d'utilisation
Appréhender le fonctionnement d'ElasticSearch
Principe : base technique Lucene et apports d'ElasticSearch. Fonctionnement distribué
Concepts clés : index, types, documents, noeuds, clusters, shards et replica
Notions de datatypes et mappings
Opérations CRUD : exemples d'opérations basiques, création d'index et mappings
Atelier : Installation d'une pile Elastic et création d'un index
Savoir installer et configurer ElasticSearch
Prérequis techniques. Mode d'installation en grappe distribuée.
API RESTful en HTTP . Requêtes avec Search Lite et avec Query DSL (domain-specific language)
Atelier : premiers pas dans la console DevTools de Kibana.
Indexer des volumes importants de données
Format et stockage des données.
Conversion au format JSON des données à traiter.
Structure des données. Stockage, indexation. Terminologie Elasticsearch : notions de document,index.
Métadonnées : _index, _ID
Choix de l'identifiant par l'application avec l'API index, ou génération automatique d'un identifiant, ...
Indexation inversée. Outils d'interrogation.
Atelier : exemples de requêtes simples et plus complexes : recherche de «phrases», extraction de plusieurs documents, ...
Notion de pertinence du résultat : «score»
Utilisation de 'filtre' pour affiner des requêtes.
Atelier : Mise en oeuvre d'une aggrégation de résultats.
Ecriture de requêtes complexes.
Notions d'agrégations,
Atelier : préparation des données, agrégation de mesures, bucket aggregation.
Gestion des accès concurrents
Utilisation du numéro de version.
Gestion par l'application : différentes méthodes selon les contraintes fonctionnelles.
Utilisation d'un numéro de version externe.
Comprendre comment administrer le système et le surveiller afin de garantir sa disponibilité
Flux logstash et présentation Kibana
Traitement de logs avec logstash
Introduction à beats, installation et configuration
Supervision du système avec MetricBeat et FileBeat
Atelier : recherche, visualisation, création de tableaux de bord et graphiques à partir des données fournies par Elasticsearch
Positionnement Python
Les valeurs d'observation, et les variables cibles.
Ingénierie des variables.
Analyses statistiques,
Classification des données, rapprochements,
Production de recommandations. Evolutions des outils statistiques classiques vers l'apprentissage automatique.
Atelier : exercices sur les outils statistiques de base
Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python
Besoins des data-scientists : calculs, analyse d'images, machine learning, interface avec les bases de données
Apports de python : grande variété d'outils, expertise dans le domaine du calcul scientifique
Présentation des outils d'apprentissage Python : scikit-learn, pybrain, TensorFlow/keras, mxnet, caffe
Atelier : mise en oeuvre de scikit-learn et génération de jeux de données.
Être capable d'extraire des données d'un fichier
Pandas : manipulation de tables de données. Notion de dataframe.
Manipulation de données relationnelles
Tableaux avec Pandas: indexation, opérations, algèbre relationnelle
Stockage dans des fichiers: CSV, JSon
Atelier : construction d'ETL de base entre json et csv
Savoir appliquer les pratiques optimales en matière de nettoyage et de préparation des données avant l'analyse
Encodeurs
Filtres et ETL
Gouvernance des données. Qualité des données.
Transformation de l'information en donnée. Qualification et enrichissement.
Sécurisation et étanchéité des lacs de données.
Flux de données et organisation dans l'entreprise. De la donnée maître à la donnée de travail. MDM.
Mise en oeuvre pratique des différentes phases :
nettoyage,enrichissement,organisation des données.
Atelier : construction d'un système de détection de contours
Apprendre à mettre en place un modèle d'apprentissage simple
Les différentes méthodes : apprentissage supervisé, apprentissage automatique.
Algorithmes : régression linéaire, k-voisins,classification naïve bayésienne, arbres de décision, ...
Atelier : classifieurs. scoring
APIs fournies en standard, modèles d'apprentissage
Projet scikit-learn : classification, régression, validation de modèles prédictifs.
Démonstrations avec les modèles fournis par scikit-learn
Positionnement et comparaison avec Keras, mxnet, caffe
Atelier : codage d'une reconnaissance d'animaux avec une forêt aléatoire
Choisir entre la régression et la classification en fonction du type de données
Présentation des types de données en entrées : données discrètes, données continues. Labelisation, mapping par fonction.
Comprendre les algorithmes : régression linéaire, k-moyennes, k-voisins, classification naïve bayésienne, arbres de décision, forêts aléatoires, ...
Critères de choix des algorithmes.
Atelier : construction d'un système décisionnel fondé sur des forêts aléatoires
Évaluer les performances prédictives d'un algorithme
Les courbes d'apprentissage. Définitions : AUC, courbes ROC.
Comprendre le principe des hyper-paramètres. Choix des hyper-paramètres.
Atelier : calcul et visualisation d'une matrice de confusion
Atelier : Visualisation de courbes d'apprentissage fonction des hyper-paramètres
Atelier : Visualisation d'une mise en sur-apprentissage
Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances
Présentation de pyspark
Machine learning et deep learning
TensorFlow:principe de fonctionnement, plateformes supportées, distribution,
Cassandra
Introduction
Historique, fonctionnalités de Cassandra, licence
Format des données,"key-value", traitement de volumes importants,
haute disponibilité, système réparti de base de données, ...
Installer et configurer le SGBD NoSQL Apache Cassandra
Installation et configuration
Prérequis. Plateformes supportées. Etude du fichier de configuration : conf/cassandra.yaml
Répertoire de travail, de stockage des données, gestion de la mémoire.
Atelier : démarrage d'un noeud et test de l'interface cliente cqlsh.
Appréhender le CQL (Cassandra Query Language)
Commandes de base : connexion au système de base de données,
création de colonnes,insertion, modification recherche,
Le CQL : Cassandra Query Language.
Limitations du CQL.
Créer une base de données et manipuler ses objets
Utilisation de Cassandra
Création de bases et interrogation avec cql
Définition de la notion de consistance. Eléments en jeu : Commit.log, Memtable, Quorum
Comment écrire des requêtes ? Approches.
Atelier : premiers pas avec une base de données Cassandra pré-chargée mise à disposition sur l'infrastructure de travaux pratiques
Connaitre la notion de grappe au sein de la base de données
Gestion de la grappe.
Principe. Configuration des noeuds.
Notion de bootstrapping et de token.
Paramètres de démarrage des noeuds.
Réplication: topologie du réseau et EndpointSnitch.
Stratégie de réplication.
Méthode d'ajout de noeuds et suppression.
Architecture de stockage mémoire et disque dur, gestion des tombstones, bloom-filter
Atelier : mise en place d'une configuration de production (multi-datacenters, multi-racks)
Administrer et sécuriser un cluster Cassandra
Exploitation.
Gestion des noeuds Cassandra.
Sauvegardes, snapshots et export au format JSON.
Principe de cohérence, hinted_handoff, digest request et read repair.
Sécurité
Atelier : paramétrage, authentification et sécurisation de la base system_auth.
Gestion des rôles et des autorisations sur une application standard.
Support Hadoop et Spark
Principe de map/reduce. Implémentation Hadoop et intégration Hadoop/Cassandra.
Support Spark :
Description rapide de l'architecture spark.
Atelier : Mise en oeuvre depuis Cassandra. Execution d'application Spark s'appuyant sur une grappe Cassandra.
Supervision et performances
Prometheus: apports et particularité de prometheus pour la supervision cassandra
Supervision avec nodetool.
Principe des accès JMX , exports JMX vers des outils de supervision.
Atelier : démonstration avec Prométheus et Grafana.
Performance :
Présentation de l'outil de test de performance Cassandra-stress
Atelier : mise en place d'un plan de stress et paramétrage.
Spark
Présentation Spark, origine du projet,apports, principe de fonctionnement. Langages supportés.
Modes de fonctionnement : batch/Streaming.
Bibliothèques : Machine Learning, IA
Mise en oeuvre sur une architecture distribuée. Architecture : clusterManager, driver, worker, ...
Architecture : SparkContext, SparkSession, Cluster Manager, Executor sur chaque noeud. Définitions : Driver program, Cluster manager, deploy mode, Executor, Task, Job
Savoir intégrer Spark dans un environnement Hadoop
Intégration de Spark avec HDFS, HBase,
Création et exploitation d'un cluster Spark/YARN. Intégration de données sqoop, kafka, flume vers une architecture Hadoop et traitements par Spark.
Intégration de données AWS S3.
Différents cluster managers : Spark interne, avec Mesos, avec Yarn, avec Amazon EC2
Atelier : Mise en oeuvre avec Spark sur Hadoop HDFS et Yarn. Soumission de jobs, supervision depuis l'interface web
Développer des applications d’analyse en temps réel avec Spark Streaming
Objectifs , principe de fonctionnement: stream processing. Source de données : HDFS, Flume, Kafka, ...
Notion de StreamingContext, DStreams, démonstrations.
Atelier : traitement de flux DStreams en Scala. Watermarking. Gestion des micro-batches.
Intégration de Spark Streaming avec Kafka
Atelier : mise en oeuvre d'une chaîne de gestion de données en flux tendu : IoT, Kafka, SparkStreaming, Spark. Analyse des données au fil de l'eau.
Faire de la programmation parallèle avec Spark sur un cluster
Utilisation du shell Spark avec Scala ou Python. Modes de fonctionnement. Interprété, compilé.
Utilisation des outils de construction. Gestion des versions de bibliothèques.
Atelier : Mise en pratique en Java, Scala et Python. Notion de contexte Spark. Extension aux sessions Spark.
Manipuler des données avec Spark SQL
Spark et SQL
Traitement de données structurées. L'API Dataset et DataFrames
Jointures. Filtrage de données, enrichissement. Calculs distribués de base. Introduction aux traitements de données avec map/reduce.
Lecture/écriture de données : Texte, JSon, Parquet, HDFS, fichiers séquentiels.
Optimisation des requêtes. Mise en oeuvre des Dataframes et DataSet. Compatibilité Hive
Atelier : écriture d'un ETL entre HDFS et HBase
Atelier : extraction, modification de données dans une base distribuée. Collections de données distribuées. Exemples.
Support Cassandra
Description rapide de l'architecture Cassandra. Mise en oeuvre depuis Spark. Exécution de travaux Spark s'appuyant sur une grappe Cassandra.
Spark GraphX
Fourniture d'algorithmes, d'opérateurs simples pour des calculs statistiques sur les graphes
Atelier : exemples d'opérations sur les graphes.
Avoir une première approche du Machine Learning
Machine Learning avec Spark, algorithmes standards supervisés et non-supervisés (RandomForest, LogisticRegression, KMeans, ...)
Gestion de la persistance, statistiques.
Mise en oeuvre avec les DataFrames.
Atelier : mise en oeuvre d'une régression logistique sur Spark
Neo4J
Présentation Neo4j, les différentes éditions, license
Fonctionnalités, stockage des données sous forme de graphes
CQL : Cypher Query Language
Positionnement par rapport aux autres bases de données, apports de Neo4j
L'analyse de données.
Cas d'usage
Installation et configuration
Les différentes méthodes d'installation
Atelier : installation de Neo4J Enterprise Edition en cluster.
Premiers pas avec l'interface web.
Création de données, requêtage
Import de données
Cypher Query Language
Syntaxe, description des relations avec CQL,les patterns
Les clauses d'écriture : set, delete, remove, foreach,
de lecture : match, optional match, where, count, case, ...
Les fonctions : count, type, relationship, ...
Principe de profondeur et de direction de relation dans une recherche
Les listes et les projections maps
Les algorithmes de Graphe
Atelier : création d'un graphe,
Requêtes de recherche, navigation dans le graphe
Exploitation
Sauvegardes et restaurations
Optimisation des transactions
Indexation
Client jmx
Points de surveillance
Développement
Description des APIs disponibles: .Net, Java, Javascript, Python
Connexions, sessions et transactions
Principe de causalité entre transactions
La bibliothèque Apoc
Atelier : connexion et récupération de données provenant de Cassandra
Sécurité
Principe et activation
Paramétrage
Atelier : création d'un compte sécurisé
Kafka
Le projet Kafka : historique, fonctionnalités, principe de fonctionnement.
Présentation de l'architecture et du rôle de chaque composant : broker, producer, consumer
Liaison éventuelle avec Zookeeper. Impacts.
Acquérir les bonnes pratiques de distribution de messages
Etude de la configuration du broker
Atelier : création d'une configuration multi-broker, démarrage de plusieurs noeuds
Atelier : création d'un topic simple et mise en oeuvre d'une chaîne de base. Visualisation des messages avec kafka-console-consumer
Savoir configurer Kafka pour intégrer les données de différents formats et de sources différentes
Kafka Connect : présentation des fonctionnalités : intégration de données d'origines multiples,
modes de fonctionnement (standalone ou distribué)
Types de connecteurs
Atelier  : configuration de connecteurs, ingestion de données, création d'une chaîne de transformation
Appréhender les différentes APIs de Kafka.
Conception d'applications avec Kafka. Principe de fonctionnement.
Atelier : développement de prototypes en Python, Java, Scala
Couplage avec SparkStreaming en mode batch, en mode continu
Principe et architecture de Kafka Streams
Mettre en oeuvre KSQL
Conception d'application avec KSQL. La sur-couche KSQL.
Présentation de ksqlDB. Création de flux en KSQL. Les ajouts SQL pour permettre le traitement en flux.
Micro-batchs. Introduction au water-marking.
Atelier : mise en oeuvre d'une chaîne de traitement avec KSQL
Travailler en sécurité avec Kafka
Intégrité et confidentialité :
Chiffrement SSL et authentification SASL.
Sécurisation de l'infrastructure : Zookeeper, proxy Rest
Disponibilité : La réplication. Facteur de réplication. Partitions
Atelier : tests de haute disponibilité dans une configuration multi-noeuds
Exploitation
Mise en oeuvre de kafka-tool
Gestion des logs
Détection de pannes : méthodes et outils
Benchmarks
Intégration SQL
Besoin. Adéquation entre les objectifs et les outils.
Faciliter la manipulation de gros volumes de données en conservant une approche utilisateurs.
Rappels sur le stockage : HDFS, Cassandra, HBase
et les formats de données : parquet, orc, raw, clés/valeurs
Les outils : Hive, Impala, Tez, Presto, Drill, Pig, SparkQL
Hive et Pig
Présentation. Mode de fonctionnement. Rappel sur map/reduce.
Hive : le langage HiveQL. Exemples.
Pig : le langage pig/latin. Exemples.
Impala
Présentation. Cadre d'utilisation. Contraintes. Liaison avec le metastore Hive.
Atelier : mise en évidence des performances.
Presto
Cadre d'utilisation. Sources de données utilisables.
Atelier : mise en oeuvre d'une requête s'appuyant sur Cassandra et PostgreSQL.
Spark DataFrame
Les différentes approches. Syntaxe SparkQL. APIs QL.
Compilation catalyst. Syntaxe, opérateurs.
Atelier : mise en oeuvre d'une requête s'appuyant sur HBase et HDFS.
Drill
Utilisation d'APIs JDBC, ODBC. Indépendance Hadoop. Contraintes d'utilisation. Performances.
Comparatifs
Compatibilité ANSI/SQL. Approches des différents produits.
Critères de choix.
Serious game : développement d'un prototype
Analyser un flux de requêtes de réservations de places de restaurant, avec l'implémentation de Kafka, et un développement en Scala.
La méthode
Épreuves personnelles et épreuves en commun vont permettre de contrôler les connaissances et d'échanger entre stagiaires, tout en bénéficiant du soutien et des explications complémentaires du formateur sur les thèmes proposés
Les jeux
Battle d'architecture, la techno mystère, l'intrus, les points de faiblesse, etc...
Le certificat
Un certificat "Prototypage BigData" est attribué à tous les participants ayant réussi à :
- mettre en place l'architecture idéale
- obtenir le nombre de points de certification suffisant

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:CB070

Contenu de la formation
Cycle certifiant Développeur BigData:

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