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Formation Hadoop Spark : comment apprendre à manier les outils Big Data ?

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Une formation Hadoop et Spark vous permettra de devenir un professionnel de la Data Science. Découvrez pourquoi et comment maîtriser ces outils de traitement du Big Data. Le traitement du Big Data requiert de nouveaux outils, capables de traiter de vastes volumes de données. Parmi les principaux logiciels utilisés par les Data Scientists ou les Data Engineers, on peut citer Hadoop et Spark.

Qu'est-ce que Apache Hadoop ?

Apache Hadoop est un framework open source, utilisé pour stocker et traiter de larges ensembles de données. Il permet d’analyser les données en parallèle sur un cluster de multiples ordinateurs, plutôt que sur une seule machine. Ceci permet un important gain de vitesse.

Quatre principaux modules composent Hadoop. Le HDFS (Hadoop Distributed File System) est un système de fichier distribué pouvant être exécuté sur du hardware standard ou bas de gamme. Il offre de meilleures performances et une tolérance accrue aux erreurs par rapport aux systèmes de fichiers classiques.

Le YARN (Yet Another Resource Negotiator) permet de gérer et de surveiller les noeuds de clusters et l’usage des ressources. Il sert aussi à planifier les tâches et les jobs.

Le framework MapReduce aide les programmes à effectuer des calculs parallèles sur les données. Enfin, Hadoop Common fournit des bibliothèques Java communes pouvant être utilisées avec tous les modules.

Grâce à Hadoop, il est plus facile d’utiliser toute la capacité de stockage et de traitement des serveurs en cluster et d’exécuter des traitements distribués sur de larges volumes de données. Ce framework fournit les blocs de constructions sur lesquels sont construits les applications et services.

Les données en provenance de différentes sources et dans divers formats peuvent être transférées vers Hadoop en utilisant une API pour se connecter à NameNode. Des morceaux de chaque fichier sont répliqués sur des DataNodes. On utilise ensuite MapReduce sur les données réparties entre les DataNodes.

Au fil des années, l’écosystème Hadoop s’est développé et regroupe désormais de nombreux outils et applications dédiés au Big Data. On peut citer le moteur SQL Presto, l’interface analytique Hive, la base de données non relationnelles HBase, le notebook interactif Zeppelin, ou encore le système de traitement distribué Apache Spark.

Qu'est-ce que Apache Spark ?

Apache Spark est un système de traitement distribué utilisé pour les workloads de Big Data. Il utilise le caching in-memory et l’exécution de requête optimisée pour permettre des requêtes rapides sur des données de n’importe quelle taille. Pour faire simple, il s’agit d’un moteur rapide pour le traitement Big Data.

Il offre de meilleures performances que les précédents outils Big Data tels que MapReduce. Son secret est qu’il fonctionne sur la mémoire vive RAM, offrant un traitement plus rapide que sur des disques durs. Ce moteur général peut être utilisé pour les requêtes SQL distribuées, pour la création de pipelines de données, pour l’ingestion de données dans une base de données, pour l’exécution d’algorithmes de Machine Learning ou pour travailler avec des flux de données et des graphiques.

De nos jours, Spark est inclus avec la plupart des distributions Hadoop. Il est devenu le principal framework de traitement Big Data, grâce à plusieurs avantages à commencer par sa vitesse et son API très simple d’utilisation pour les développeurs.

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Pourquoi suivre une formation Hadoop et Spark ?

Pour travailler en tant que Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, maîtriser les outils de Big Data comme Apache Hadoop et Spark est indispensable. En suivant une formation, vous pourrez acquérir une expertise très recherchée en entreprise.

En 2021, Glassdoor estime que la Data Science est le deuxième secteur d’activité à plus forte croissance aux États-Unis. Les professionnels sont convoités dans tous les secteurs, à l’heure où le volume mondial de données explose en même temps que l’adoption de l’intelligence artificielle.

En France, selon notre enquête menée auprès du CAC 40, un Data Scientist peut gagner entre 35 000 et 55 000€ par an en tant que débutant, et entre 45 000 et 60 000 euros avec un peu d’expérience. Un Data Analyst quant à lui gagne entre 35 000€ et 60 000€ par an.

Comment suivre une formation Hadoop et Spark ?

Pour apprendre à utiliser Hadoop et Spark, vous pouvez choisir les formations DataScientest. Ces outils Big Data sont au coeur de nos programmes Data Engineer, Data Scientist et Data Analyst.

À travers ces cursus, vous apprendrez à utiliser Hadoop et Spark, mais aussi la programmation en Python, le langage SQL pour les bases de données, le Machine Learning, le DevOps ou encore la DataViz. À l’issue du parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer les métiers du Big Data.

Que vous soyez en recherche d’emploi ou en activité, vous pouvez choisir entre le format BootCamp intensif ou la Formation Continue. Notre approche innovante de Blended Learning marie plateforme coachée sur le Cloud et masterclass.

À la fin de la formation, vous recevrez un certificat décerné par MINES ParisTech / PSL Executive Education. Ce titre est reconnu par l’industrie, et plus de 80% des alumnis ont trouvé un emploi immédiatement.

Pour le financement, nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation. Alors profitez-en ! Découvrez dès à présent les formations DataScientest.

Vous savez tout sur les formations Hadoop / Spark. Découvrez notre dossier complet sur la Data Science, et notre dossier sur les algorithmes de Machine Learning.

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