Comprendre le contexte d'utilisation d'Hadoop

Évaluer la valeur que peut apporter Hadoop à l'entreprise
Examiner l'écosystème d'Hadoop
Choisir un modèle de distribution adapté

Défier la complexité de la programmation parallèle

Examiner les difficultés liées à l'exécution de programmes parallèles : algorithmes, échange des données
Évaluer le mode de stockage et la complexité du Big Data

Programmation parallèle avec MapReduce

Fragmenter et résoudre les problèmes à grande échelle
Découvrir les tâches compatibles avec MapReduce
Résoudre des problèmes métier courants

Appliquer le paradigme Hadoop MapReduce

Configurer l'environnement de développement
Examiner la distribution Hadoop
Étudier les démons Hadoop
Créer les différents composants des tâches MapReduce
Analyser les différentes étapes de traitement MapReduce : fractionnement, mappage, lecture aléatoire et réduction

Créer des tâches MapReduce complexes

Choisir et utiliser plusieurs outils de mappage et de réduction, exploiter les partitionneurs et les fonctions map et reduce intégrées, analyser les données en séries temporelles avec un second tri, rationaliser les tâches dans différents langages de programmation

Résoudre les problèmes de manipulation des données

Exécuter les algorithmes : tris, jointures et recherches parallèles, analyser les fichiers journaux, les données des média sociaux et les courriels

Mise en œuvre des partitionneurs et des comparateurs

Identifier les algorithmes parallèles liés au réseau, au processeur et aux E/S de disque
Répartir la charge de travail avec les partitionneurs
Contrôler l'ordre de groupement et de tri avec les comparateurs
Mesurer les performances avec les compteurs