Cours Outils Hadoop pour le BigData - PDF Gratuit

Introduction aux outils Hadoop pour le Big Data

Outils Hadoop pour le Big Data est un cours clair et structuré, et le PDF est fourni gratuitement dès l'introduction. Il vise à enseigner la programmation et l'utilisation des principaux outils Hadoop pour le traitement de gros volumes de données. Ce cours détaille les concepts fondamentaux tels que MapReduce, Spark, HBase, Hive, ainsi que des outils complémentaires comme Pig Latin, Elasticsearch et Kibana, pour permettre une gestion efficace et performante des ensembles de données à grande échelle.

Destiné aux étudiants en informatique et aux spécialistes des données, ce support couvre aussi bien les aspects théoriques que pratiques, proposant des exemples de code, des explications sur la structure des données distribuées et des exercices d'implémentation sur cluster Hadoop. Il présente un panorama complet des technologies Big Data et des bonnes pratiques actuelles pour l'exploitation de gros volumes.

Ce que vous allez apprendre

• Configurer des environnements Hadoop et écrire des programmes MapReduce pour le traitement distribué de grands jeux de données.
• Créer et manipuler des bases NoSQL avec HBase, y compris gestion des tables et opérations de lecture-écriture à grande échelle.
• Analyser des volumes importants avec Spark, en mettant l'accent sur la création de RDD, DataFrame et l'optimisation de traitements.
• Mettre en place et programmer avec Pig Latin pour simplifier la rédaction de traitements ETL dans Hadoop.
• Déployer et utiliser Hive pour des requêtes SQL sur gros volumes, et exploiter Elasticsearch et Kibana pour indexation et visualisation.

Prérequis

• Connaissances de base en programmation Java (JDK 8 ou 11 recommandé) et Python (Python 3.6+ recommandé).
• Notions fondamentales de systèmes distribués et de gestion de bases de données.
• Environnement Linux avec accès à un cluster Hadoop ou possibilité d'installation en local, y compris via Docker pour déploiement et tests locaux.
• Compréhension des concepts informatiques liés aux traitements parallèles et au stockage de gros volumes de données.

Aperçu des modules

• Principes du MapReduce : architecture des jobs, paires clé-valeur et mécanismes d'exécution dans Hadoop.
• Programmation MapReduce dans Hadoop : création de Mappers et Reducers, gestion des types Writable et optimisation des jobs.
• Structures et traitements avec Spark : RDD, DataFrame, API Spark SQL et optimisation des pipelines de traitement.
• Bases de données NoSQL : Cassandra, modèles de données et cas d'usage pour stockage distribué.
• Manipulation d’HBase avec Java : architecture, création et gestion de tables, opérations CRUD via l'API Java et shell.
• Introduction à Hive et intégration avec HBase : stockage, mapping de colonnes et interopérabilité pour requêtes SQL.
• Chargement et gestion des données dans Hive : ingestion de fichiers CSV, gestion des partitions et optimisation des requêtes SQL.
• Différences entre HBase et SQL : modèles de données, cas d'usage, performances et stratégies d'indexation.

Applications pratiques

• Gestion et traitement avec HBase : création, manipulation et interrogation efficaces de tables distribuées pour applications à grande échelle.
• Programmation de traitements Big Data avec Spark : développement de jobs performants en Python ou Scala pour analyser rapidement de larges volumes.
• Utilisation de Pig Latin pour exprimer des flux de transformations complexes dans Hadoop avec une syntaxe plus accessible que Java.

Pour qui ce PDF?

Ce cours s'adresse aux étudiants en informatique, aux professionnels en Big Data et aux scientifiques des données souhaitant maîtriser les outils Hadoop essentiels pour le stockage, l'analyse et le traitement distribué de gros volumes de données.

Questions fréquentes

Quels sont les principaux langages et outils abordés dans ce cours Hadoop pour le Big Data?

Le cours couvre Hadoop avec MapReduce, Hive (avec HiveQL), HBase, Pig Latin, Spark (notamment SparkSQL) et Cassandra, ainsi que les interfaces et API associées pour ces outils.

Comment Hive interagit-il avec HBase dans le cadre du cours?

Hive permet de créer des tables avec un stockage directement dans HBase via le HBaseStorageHandler, en utilisant la clause SERDEPROPERTIES pour associer les colonnes Hive aux colonnes HBase.

Quelles spécificités sont abordées concernant la programmation MapReduce dans ce cours?

Le cours présente la structure classique MapReduce avec des Mappers et Reducers en Java, la gestion des types Writable, ainsi que des exemples concrets comme le calcul de variance sur des jeux de données.

Mis à jour le 20/04/2026