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Description de la formation
Jour 1 – Architecture Hadoop et HDFS
- Introduction au Big Data
- Fonctionnement du cluster Hadoop
- Principe et structure de HDFS
- Chargement de données, commandes HDFS
Jour 2 – Développement MapReduce
- Comprendre MapReduce (Mapper, Reducer, Combiner)
- Implémentation Java et Hadoop Streaming (Python)
- Tests de performances (partitions, shuffle)
- TP : traitement de fichiers volumineux
Jour 3 – Hive et Pig
- Hive : SQL sur HDFS, DDL, DML, UDF
- Pig : langage de transformation déclaratif
- Comparaison avec MapReduce classique
- TP : requêtes sur jeux de données textuels
Jour 4 – Projet et cas concrets
- Pipeline complet (stockage, traitement, analyse)
- Traitement de logs, fichiers CSV, JSON
- Audit du flux et mise en qualité
- Perspectives vers Spark, HBase, YARN
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement du système de fichiers HDFS
- Développer des traitements MapReduce (Java ou Python)
- Exploiter les données via Hive et Pig
- Structurer un pipeline Big Data sous Hadoop
Programme détaillé
Module 1 Jour 1 – Architecture Hadoop et HDFS
- Introduction au Big Data
- Fonctionnement du cluster Hadoop
- Principe et structure de HDFS
- Chargement de données, commandes HDFS
Module 2 Jour 2 – Développement MapReduce
- Comprendre MapReduce (Mapper, Reducer, Combiner)
- Implémentation Java et Hadoop Streaming (Python)
- Tests de performances (partitions, shuffle)
- TP : traitement de fichiers volumineux
Module 3 Jour 3 – Hive et Pig
- Hive : SQL sur HDFS, DDL, DML, UDF
- Pig : langage de transformation déclaratif
- Comparaison avec MapReduce classique
- TP : requêtes sur jeux de données textuels
Module 4 Jour 4 – Projet et cas concrets
- Pipeline complet (stockage, traitement, analyse)
- Traitement de logs, fichiers CSV, JSON
- Audit du flux et mise en qualité
- Perspectives vers Spark, HBase, YARN
Prérequis
- Connaissance de Java ou Python
- Maîtrise de SQL
- Notions de base sur les architectures distribuées utiles
Public visé
- Développeurs, data engineers, analystes ou profils IT souhaitant exploiter Hadoop pour des traitements distribués à grande échelle
Modalités de la formation
- ⏱ Durée : 28h
- 📍 Format : Mixte (présentiel + distanciel)
- 📊 Niveau d'entrée : Intermédiaire
- 👥 Effectif : 4 à 12 stagiaires (groupe restreint)
- 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
- 🗓️ Délai d'accès : variable selon le mode de financement, généralement de 11 jours ouvrés à 1 mois après l'inscription. En savoir plus.
- ♿ Accessibilité : Chaque demande émanant d'une personne en situation de handicap fait l'objet d'une étude de faisabilité et d'adaptation. Contactez notre référent handicap.
Passage de la certification obligatoire
Cette formation se conclut par le passage d'une certification officielle, indispensable à la validation de votre parcours.
Certification(s) : TP – Assistant de vie aux familles
Ressources pédagogiques
- Support PDF
- Scripts MapReduce (Java, Python)
- Scripts Hive et Pig
- Jeux de données et VM Hadoop si nécessaire
Suivi de l'exécution et évaluation
- QCM sur l’architecture Hadoop
- Évaluation via le mini-projet
- Feuille de présence
- Questionnaire de satisfaction
Accessibilité
Nous accordons une attention particulière à l'accueil des personnes en situation de handicap. Si vous êtes concerné(e) et souhaitez suivre cette formation, nous vous invitons à nous contacter dès que possible. Ensemble, nous étudierons vos besoins spécifiques et mettrons en place les adaptations nécessaires pour garantir votre accès à la formation dans les meilleures conditions.
Fiche mise à jour le 4 mai 2026.
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