CATALOGUE Code & Data Formation Hadoop Apprendre les fondamentaux d'Hadoop

Introduction aux composants Hadoop

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Chapitre 6 Leçon 1
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Apprenez les composants additionnels d'Hadoop tels que HBase, Hive, et Spark qui enrichissent ses capacités de traitement des données.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons divers composants additionnels d'Hadoop qui complètent ses trois modules principaux. HBase est une base de données distribuée conçue pour gérer des tables de grande taille avec un stockage structuré orienté colonne. Hive permet d'exécuter des requêtes en utilisant HiveQL, un langage proche du SQL. Pig, semblable à Hive, utilise un langage propre pour le traitement des données. ZooKeeper assure la coordination des services au sein d'un cluster, tandis que Scoop facilite l'importation et l'exportation de données entre Hadoop et des bases de données relationnelles. Oozie est une solution de workflow pour la gestion des tâches de traitement. Enfin, Spark offre des capacités de calcul distribuées avancées, alternatives à MapReduce.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont de:

  • Présenter les composants complémentaires d'Hadoop.
  • Expliquer les fonctionnalités de chaque outil.
  • Illustrer leur intégration dans un environnement big data.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, il est conseillé d'avoir:

  • Des connaissances de base sur Hadoop et ses principaux modules.
  • Une compréhension des concepts de bases de données distribuées.

Métiers concernés

Les concepts discutés dans cette vidéo sont directement applicables aux métiers suivants:

  • Ingénieur de données
  • Administrateur de bases de données
  • Data Scientist

Alternatives et ressources

Des alternatives aux outils présentés incluent:

  • Cassandra pour des bases de données distribuées comme alternative à HBase.
  • Presto et Drill pour l'exécution de requêtes SQL sur des données distribuées.

Questions & Réponses

HBase est une base de données distribuée qui permet le stockage structuré pour les grandes tables, avec une orientation colonne.
Hive permet l'exécution de requêtes en utilisant HiveQL, qui est un langage proche du SQL, facilitant ainsi les tâches de requêtage pour des utilisateurs familiers avec SQL.
ZooKeeper assure la coordination des services au sein d'un cluster Hadoop, ce qui est crucial pour la gestion et la synchronisation des différents composants et services.