(BIG01) Big Data : intégration SQL, Hive, Spark/Dataframe
1790 €

Started on 1 January 1970 2 jours
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Formation Hive et Spark : Maîtrisez le traitement de données massives En premier lieu, la formation hive et spark est indispensable pour les Data Engineers, Data Analysts et architectes solutions souhaitant optimiser le traitement de leurs données massives. Elle s’adresse aux professionnels maîtrisant déjà le SQL et désirant évoluer vers les écosystèmes distribués. En effet, construire des pipelines ETL/ELT performants…

formation hive et spark

Formation Hive et Spark : Maîtrisez le traitement de données massives

En premier lieu, la formation hive et spark est indispensable pour les Data Engineers, Data Analysts et architectes solutions souhaitant optimiser le traitement de leurs données massives. Elle s’adresse aux professionnels maîtrisant déjà le SQL et désirant évoluer vers les écosystèmes distribués. En effet, construire des pipelines ETL/ELT performants est devenu un défi majeur pour toute entreprise pilotée par la donnée. Ainsi, ce cursus permet d’acquérir une expertise pragmatique pour structurer l’ensemble de vos projets Big Data avec succès.

Architectures distribuées : Hadoop, Hive et Spark

D’abord, comprendre les fondements de HDFS, YARN et les différences entre MapReduce et les nouveaux frameworks demande méthode et rigueur. Grâce à une comparaison approfondie des technologies SQL-on-Hadoop (Impala, Presto, Hive), vous apprenez à choisir l’outil adapté à votre cas d’usage. Notre programme détaille le partitionnement et le bucketing. Par conséquent, visitez notre catalogue pour découvrir l’ensemble de nos parcours. De plus, n’hésitez pas à nous contacter pour toute demande spécifique.

Développement et requêtes avancées avec HiveQL

Ensuite, ce parcours guide votre apprentissage pas à pas sur la création de tables (internes/externes), l’utilisation des formats optimisés (Parquet, ORC, Avro) et l’écriture de fonctions avancées (UDF, analytiques). L’optimisation des requêtes Hive devient alors un levier majeur de performance. Par ailleurs, vous pouvez approfondir vos connaissances théoriques en consultant la page sur Apache Hive sur Wikipédia. Enfin, cette partie donne toutes les clés pour la gestion transactionnelle.

Spark DataFrames API et pipelines de données

En conclusion, la manipulation de DataFrames via PySpark et l’optimisation par le moteur Catalyst vous permettront de traiter des volumes massifs avec une rapidité inégalée. De surcroît, la mise en œuvre de pipelines ETL/ELT robustes, orchestrés par des outils comme Airflow, est indispensable au bon déroulement des opérations. Chaque module est conçu pour vous mettre en situation réelle. De cette façon, vous serez pleinement autonome dès votre retour en poste.