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L'apprentissage mixte, qui rassemble le meilleur des formations à la demande et dispensée par un instructeur, est désormais disponible.

Vue d'ensemble

Élargissez vos connaissances grâce à la formation et la certification pour Apache HBase de Cloudera. Cette formation de trois jours estampée Cloudera University permet aux participants de stocker et d'accéder à d'énormes quantités de données multi-structurées, et d'exécuter des milliers d'opérations par seconde.

Hadoop en pratique

À travers des échanges avec les formateurs et des exercices pratiques et interactifs, les participants navigueront dans l'écosystème d'Hadoop et apprendront sur des sujets comme :

  • Les études de cas et d'utilisation pour HBase, Hadoop et le SGBDR
  • Utiliser la coque logicielle HBase pour manipuler directement les tables d'HBase
  • Concevoir des schémas optionnels HBase pour un stockage et une récupération efficaces des données
  • Comment se connecter à HBase avec l'API de Java pour insérer et extraire des données en temps réel
  • Meilleures pratiques pour identifier et résoudre les goulots d'étranglement des performances

Audience et conditions préalables

Cette formation s'adresse aux développeurs et administrateurs qui souhaitent utiliser HBase. Une expérience préalable en base de données ainsi qu'en modélisation des données est un plus. Il est nécessaire de bien connaître Java. Aucune connaissance préalable d'Hadoop n'est requise, néanmoins, la formation Développeur pour Spark et Hadoop de Cloudera offre une excellente base.

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Donnez un élan à votre expertise en écosystème

Apache Hbase est une base de données distribuée, évolutive et NoSQL pour le Big Data construit sur Hadoop. HBase peut stocker des données dans des tables gigantesques de milliards de lignes et millions de colonnes, fournir des données aux utilisateurs en temps quasi-réel et offrir un accès rapide aux applications et à écriture/lecture aléatoire.

Sommaire de la formation

Introduction

Introduction à Hadoop et HBase

  • Présentation d'Hadoop
  • Les composants clés d'Hadoop
  • Qu'est-ce que HBase ?
  • Pourquoi utiliser HBase ?
  • Les points forts de HBase
  • HBase en production
  • Les points faibles de HBase

Les tables HBase

  • Les concepts de HBase
  • Les bases des tables HBase
  • Modélisation des tables

Shell HBase

  • Créer des tables à l'aide du shell Hbase
  • Travailler avec des tables
  • Travailler avec des données de table

Les bases de l'architecture HBase

  • Régions HBase
  • Architecture de cluster HBase
  • Localisation des données HBase et HDFS

Conception de schémas HBase

  • Considérations générales concernant la conception
  • Conception orientée application
  • Concevoir des clés de ligne HBase
  • Autres fonctionnalités des tables HBase

Accès aux données de base avec l'API HBase

  • Options d'accès aux données HBase
  • Créer et supprimer des tables HBase
  • Récupérer des données à l'aide de  la fonction « Get »
  • Récupérer des données à l'aide de Scan
  • Insérer et mettre à jour des données
  • Supprimer des données

Autres fonctionnalités avancées de l'API HBase

  • Filtrer les analyses
  • Les bonnes pratiques
  • Coprocesseurs HBase

Chemin d'écriture HBase

  • Chemin d'écriture HBase
  • Concaténation
  • Divisions

Chemin de lecture HBase

  • Comment HBase lit les données
  • Bloquer les caches pour la lecture

Réglage des performances HBase

  • Considérations concernant les groupes de colonnes
  • Considérations concernant la conception de schémas
  • Configurer la mise en cache
  • Considérations liées à la mémoire
  • Gérer des séries chronologiques et des données séquentielles
  • Régions avant division

Administration HBase et gestion des clusters

  • Démons HBase
  • Considérations liées à ZooKeeper
  • Haute disponibilité HBase
  • Utiliser l'équilibreur HBase
  • Corriger des tables à l'aide de  hbck
  • Sécurité HBase

Réplication et sauvegarde HBase

  • Réplication HBase
  • Sauvegarde HBase
  • Clusters MapReduce et HBase

Utiliser Hive et Impala avec HBase

  • Comment utiliser Hive et Impala pour accéder à HBase

Conclusion

Annexe A : Accéder aux données avec Python et Thrift

  • Utilisation de Thrift
  • Travailler avec des tables
  • Obtenir et ajouter des données
  • Analyser des données
  • Supprimer des données
  • Compteurs
  • Filtres

Annexe B : OpenTSDB

La formation était un facteur clé de notre choix pour Cloudera Enterprise. Un bon enseignement permet de transformer un logiciel en solution et il a aidé à préparer notre équipe à travailler avec toutes nos données.

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Formation privée

Nous pouvons aussi vous offrir une formation privée dans vos locaux, à votre rythme et personnalisée selon vos besoins.

Boostez votre carrière

Les spécialistes HBase font partie des plus demandés et mieux payés dans le monde. Découvrez quelques-unes des offres d'emplois qui correspondent à ce profil professionnel, la plupart d'entre elles recherchent des compétences HBase.

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