Amazon web services - AWS - Big Data

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Source : Carif Ile-de-France

Fiche originale

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Comprendre les applications d’Apache Hadoop dans le contexte d’Amazon EMR, comprendre l’architecture d’un cluster Amazon EMR, lancer un cluster Amazon EMR en utilisant une image machine Amazon (AMI) et des types d’instances Amazon EC2 adaptés, sélectionner les options de stockage de données sur AWS les plus adaptées dans le cadre de l’utilisation d’Amazon EMR.

Description, programmation

Présentation générale des technologies Big Data et Apache Hadoop, et des avantages liés à l’utilisation d’Amazon EMR, architecture d’Amazon EMR, utilisation d’Amazon EMR, lancement et utilisation d’un cluster Amazon EMR, Frameworks de programmation Hadoop, utilisation de Hive pour les analyses de données publicitaires, utilisation de la diffusion en continu pour les analyses de données du domaine des sciences de la vie, présentation : Spark et Shark pour les analyses en mémoire,utilisation de Spark et Shark pour les analyses en mémoire, gestion des frais liés à Amazon EMR.

Validation et sanction

Attestation d’acquis ou de compétences ;Attestation de suivi de présence

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences

Niveau de sortie sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée 21 heures en centre
Durée indicative : 729 jours

Modalités de l'alternance Cours du jour : 21 h

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis Pour assister à ce cours, il est recommandé : d'avoir des connaissances de base sur les technologies Big Data, y compris Apache Hadoop et HDFS ; Il peut également être utile d'avoir des connaissances préalables concernant Pig, Hive et MapReduce, mais ce n'est pas une obligation. De savoir utiliser les principaux services AWS et l'implémentation de cloud public ; Les participants doivent avoir suivi le cours Notions de base AWS ou posséder un niveau d'expérience équivalent.