CATALOGUE Code & Data Apprendre les fondamentaux d'Hadoop Comprendre les Distributions Hadoop : On-Premise et Cloud

Comprendre les Distributions Hadoop : On-Premise et Cloud

Un mot sur les distributions Hadoop (Cloudera ...)

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25min

30 leçons

3,0

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Aperçu des Distributions Hadoop

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont de :
- Présenter les composants essentiels des distributions Hadoop
- Comparer les offres On-Premise et Cloud
- Mettre en avant les avantages et inconvénients de chaque type de distribution

Résumé

Cette vidéo présente une vue d'ensemble des distributions Hadoop, leurs principaux composants intégrés ainsi que les avantages et inconvénients spécifiques aux solutions On-Premise et Cloud.

Description

Dans cette leçon, nous explorons en détail les distributions Hadoop. Les distributions intègrent les trois principaux composants d'Hadoop : HDFS, MapReduce, et Yarn, ainsi que d'autres composants tels que HBase, Hive, et Spark.

Les distributions se déclinent en deux types principaux : On-Premise et 100% Cloud. Parmi les solutions On-Premise, Cloudera est la plus connue et a fusionné avec Hortonworks en 2018. Une autre distribution notable est Mapper. Du côté des solutions Cloud, nous trouvons Amazon EMR, Google Cloud Dataproc, et Microsoft Azure HDInsight.

Les principales forces de ces distributions résident dans la réduction des efforts d'installation et de maintenance grâce à leur nature packagée. Cependant, le principal inconvénient réside dans le coût relativement élevé de ces solutions.

Questions - réponses

Quelles sont les trois composants principaux intégrés dans les distributions Hadoop?

Les trois composants principaux sont HDFS, MapReduce, et Yarn.

Quels sont les principaux avantages des distributions Hadoop?

Les principaux avantages sont la réduction des efforts d'installation et de maintenance grâce à leur nature packagée.

Quels sont les inconvénients des distributions Hadoop?

Le principal inconvénient des distributions Hadoop est leur coût relativement élevé.

Programme détaillé

Accueil de la formation

Module 1 - Introduction

Paradigme Big Data 02:11

Historique d'Hadoop et présentation rapide des principaux composants 00:21

Module 2 - Installation d'Hadoop

Installer Java 00:35

Installer Hadoop 00:19

Configurer HDFS 01:37

Configuration 00:31

Initialiser un cluster Hadoop 00:11

Lancer un cluster Hadoop 00:23

Configurer YARN 00:59

Lancer YARN 00:22

Vérifier l'installation 00:08

Stopper un cluster Hadoop 00:52

Module 3 - HDFS

Présenter HDFS 00:37

Présenter l'architecture HDFS 00:48

Présenter de la réplication sur HDFS 00:34

Démo : Créer un dossier sur HDFS 00:59

Démo : Envoyer un fichier sur HDFS 00:39

Démo : Lister les fichiers présents sur HDFS et afficher leur contenu 00:37

Démo : récupérer un fichier depuis HDFS 00:39

Démo : supprimer un fichier sur HDFS 00:22

Module 4 - MapReduce

Présenter MapReduce 00:34

WordCount avec MapReduce 00:10

Fonction Map 00:44

Fonction Reduce 00:46

Démo : développer un job MapReduce 04:27

Module 5 - Yarn

Présenter YARN 00:59

Exemple 00:21

Présenter l'interface de YARN 02:08

Module 6 - Ecosystème Hadoop

Présentation rapide des autres composants de l'écosystème Hadoop (HBase, Hive, Zookeeper, Sqoop, Pig, Oozie, Kafka, Spark) 00:56

Un mot sur les distributions Hadoop (Cloudera ...) 00:48

1 commentaire

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F0BCE18F-B4CF-4428-B3BF-711FC7AA03D6@cyberlibris.studi.fr

Il y a 1 year

Commentaire

super