Formations au coeur des technologies

Essayer, tester, échanger les bonnes pratiques, partager les retours d'expériences, ...
toutes nos formations sont disponibles à distance (classes virtuelles) et en centre de formation (présentiel), au choix.
Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
N'hésitez pas à tester nos formations et nos serious games !

Formation : BigData:intégration SQL, Hive, SparkDataFrames

Durée2 jours
Prix1 390 €
Code coursCB045
Inscription

Public:

Experts en bases de données relationnelles, chefs de projet.

Objectifs:

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:

Connaissance générale des systèmes d'informations et des bases de données.

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Présentation
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.

Déroulé pédagogique
Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code cours : CB045

Contenu de la formation
BigData:intégration SQL, Hive, SparkDataFrames:

Accès à la liste des cours



Vous pouvez bien entendu composer votre programme personnel à partir de nos descriptifs de cours

Note moyenne des participants à la formation BigData:intégration SQL, Hive, SparkDataFrames

4.6/5




Version du document : Q902
Date de mise à jour du document : 2023/10/02