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Formation
Big Data & Hadoop
Le Guide Complet
Une formation
Fatma SIALA
Une formation
Introduction
1. Présentation du Big Data
2. Présentation d’Hadoop
3. Eléments de base d’Hadoop
4. Ecosystème d’Hadoop
Conclusion
Plan
Plan de l’écosystème Hadoop
1
2
3
4
6
ZEPPELIN
5
Objectifs
Comprendre Hadoop et son périmètre
Maîtriser la nouvelle manière de traiter les
données
Faire de la pratique
Une formation
Public concerné
Toutes personnes souhaitant
Se lancer dans le Big Data
Découvrir l'écosystème d’Hadoop
Travailler sur un projet avec plusieurs outils
d'Hadoop
Consolider des connaissances Hadoop
Une formation
Connaissances requises
Avec ou sans connaissance, il est possible de suivre
le cours
Une connaissance du SQL pourrait être un plus
Big Data ! C’est quoi ?
Le Big Data fait référence au volume énorme de données qui ne peuvent pas être
stockées et traitées avec l'approche traditionnelle en un temps précis
Gartner
Avoir un aperçu
sur le Big Data
Fatma SIALA
Quelques chiffres
Le déluge continu de données
Big Data
ETS 2017.07 - Philippe Laflamme
Une formation
Pourquoi le Big Data ?
Augmentation exponentielle de la quantité de
données non structurées
Augmentation de la capacité de stockage et
d’analyse
L’utilisation de plusieurs machines en parallèle
devient accessible
Les technologies existantes ne sont pas conçues
pour ingérer ces données
Différentes sources
Capteurs
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IOT
montre connectées, balances, Smartphone..
Autres
Gps, email, sms…
Messages sur les réseaux sociaux
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Transaction et logs
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Instagram, youtube, snapshat,
Classification de la Big Data
Données
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Connaître les enjeux
et les défis du Big Data
Fatma SIALA
Importance des données
Tirer des conclusions et prise des décisions
Automatiser les systèmes et les processus
Big Data et BD
Bases de données Big Data
Optimisation du stockage => optimisation du temps de réponse
Une formation
Big data et analytique : un marché
promis à une croissance à deux chiffres
Le marché des solutions et services du Big data et de l’analyse
de données devrait croître en moyenne de 12,8% par an d’ici
2025
Les investissements mondiaux des entreprises dans les
solutions de traitement et analyse avancée de mégadonnées
devraient croître de plus 10%
Le segment des services devrait attirer plus de la moitié des
investissements BDA (Big data & Business Analytics) des
organisations
Devant le matériel dédié, les logiciels du Big data, devraient
peser 82 Md$
https://www.idc.com/
Connaître les caractéristiques
du Big Data
Fatma SIALA
Caractéristiques du Big Data
Gartner 2001
Caractéristiques du Big Data
Volume
Des données non structurées incompatibles avec des bases de données classiques
Variété
Des données non structurées incompatibles avec des bases de données classiques
Vitesse
Être capable de traiter et analyser ce flux continu de données
Les 5 V
La valeur
Les entreprises qui s'appuient sur leurs données pour générer de la valeur sont les
meilleures sur leur marché
*Aberdeen:Angling for Insight in Today’s DataLake, MichaelLock, Analytics andBusiness Intelligence,2017
Découvrir les cas d'usage
réels du Big Data
Fatma SIALA
Cas d’usage réels du Big Data
Analyse Découverte
Traitement
Énergie
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Transport et distribution
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Services publics et banques
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Santé
Traitement
Produits de Luxe et de grandes consommations
Recommandations
Découverte
Défis du Big Data
Stockage et gestion
d'un el volume de
données
Traitement et extraction de
la valeur de cet énorme
volume de données dans un
laps de temps prédéfini
Besoins
Paralléliser
Données non
structurées
Montée en
charge
Flux continu
Voir un cas pratique
du Big Data
Fatma SIALA
Application du Big Data
Définir les défis et cerner
les technologies mises en jeu
Fatma SIALA
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Phases d’un projet Big Data
Phases d’un projet Big Data
Profils liés au Big Data
Chief Data
Officer
Data Scientist
Data Engineer
Big Data
Developer
Big Data
Administrator
Chief Data
Architect
Avoir un aperçu
sur Hadoop
Fatma SIALA
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+
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2000
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Google a publié un article en 2003 décrivant un Framework appelant Google File
System  NDFS
En 2004, Google a fait un autre papier contenant la description de la solution Map
Reduce  HDFS
Nutch
Distributed
File System
NDFS
HDFS
Hadoop
Distributed
File System
Apache Hadoop
Apache Hadoop
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Fatma SIALA
Ecosystème d’Hadoop
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1ère fonction : Traitement de type ETL
(Extract/Transform/Load)
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Installer Hadoop
Fatma SIALA
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Installer Hadoop en pratique
Fatma SIALA
Administrer graphiquement
Hadoop avec Ambari
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
6
L'administration graphique d'Hadoop avec Ambari
Configurer son cluster
avec Ambari
Une formation
Fatma SIALA
Connaître HDFS
Une formation
Fatma SIALA
Composant 1 : HDFS
ZEPPELIN
Une formation
HDFS
H : Hadoop
Le nom de plate-forme
D : Distributed
distribué
F : File
(fichier), créer, copier, renommer, couper des répertoires
et fichiers
S : System
Contrôle la manière dont les données sont stockées et
récupérées
Architecture physique de HDFS
Architecture logique de HDFS
nœud
Stocker les données et y
accéder comme un seul
grand ordinateur
Cluster
nœud nœud
nœud
Métadonnées
Stockage d’un fichier
Hadoop client
Name Node
1. Créer un fichier $ hadoop fs –put
myfile.txt /mydir/
4. succès
7.DN-3 is
allocated
2. Vérification
Dossier existe
Fichier n’existe pas
Le client possède
6. Block
Allocation
Request
Data
Nodes
DN-1 DN-2 DN-3 DN-4
Block Data
128 MB
3. Fsimage
en mémoire
128 MB
5. FSDataOutputStream
Data
Myfile.txt
270 MO
Bloc C
14 MO
Bloc B
128 MO
Bloc A
128 MO
Bloc A1
128 MO
Bloc A2
128 MO
Bloc A3
128 MO
Les commandes les plus utilisées dans HDFS
hadoop fs –ls Afficher le contenu du répertoire racine
hadoop fs –put file.txt Upload un fichier dans hadoop (à partir du répertoire
courant linux)
hadoop fs –get file.txt Download un fichier à partir de hadoop sur votre
disque local
hadoop fs –tail file.txt Lire les dernières lignes du fichier
hadoop fs –cat file.txt Affiche tout le contenu du fichier
hadoop fs –mv file.txt newfile.txt Renommer le fichier
hadoop fs –rm newfile.txt Supprimer le fichier
hadoop fs –mkdir myinput Créer un répertoire
hadoop fs –cat file.txt | less Lire le fichier page par page
Caractéristiques de HDFS
SCALABLE
(Montée en charge)
COST EFFECTIVE
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FAULT TOLERANT
(Tolérant aux pannes)
Manipuler des fichiers
sur HDFS avec la sandbox
Une formation
Fatma SIALA
Manipuler des fichiers
sur HDFS avec cloudera
Une formation
Fatma SIALA
Connaître MapReduce
Une formation
Fatma SIALA
Composant 2 : Map Reduce
ZEPPELIN
Map Reduce
Map-Reduce : Exemple
But : Calculer le nombre d’occurrences des mots constituant le texte
Map Reduce : Utilité
MapReduce permet de manipuler de grandes quantités de données en les distribuant
dans un cluster de machines pour être traitées
Exécuter un code MapReduce
Une formation
Fatma SIALA
Connaître YARN
Une formation
Fatma SIALA
Composant 3 : YARN
ZEPPELIN
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Sépare la gestion des ressources/ordonnancement des job du traitement des données
Permet à Hadoop de supporter d’autres applications de traitement de données
MapReduce et Yarn
La nouvelle génération du framework MapReduce est une application qui s’exécute
avec Yarn
Gérer les ressources
avec YARN
Une formation
Fatma SIALA
Comprendre la structure
de nos données
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Données structurées / non structurées
2006
BigTable de
de
2007 2009
Not Only SQL
2017
Scalabilité verticale
Scalabilité horizontale
Bases de données NoSQL
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Le NoSQL : cas d'usages
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du NoSQL
Une formation
Fatma SIALA
Bases de données NoSQL
Interrogation de données
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HBASE
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
HBASE BD orientée colonnes
HBASE BD orientée colonnes
Une formation
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Fatma SIALA
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MongDB
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Fatma SIALA
Présentation de MongDB
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Manipuler une base de données
NoSQL avec MongoDB
Une formation
Fatma SIALA
Comprendre Hive
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache Hive
Fonction prédéfinie : +
BIG + DATA
B I G D A T A
Une formation
Apache Hive
Outil d'infrastructure d'entrepôt
de données
Fournit un langage de requête similaire au
SQL nommé HiveQL
Apache Hive
X
Une formation
Quelques commandes HiveQL
Création de base de données
CREATE DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS] <database name>
hive> CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] userdb;
hive> CREATE SCHEMA userdb;
Lister les base de données
hive> SHOW DATABASES;
Une formation
Quelques commandes HiveQL
Création de table
hive> CREATE TABLE posts (user STRING, post STRING, time
BIGINT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',’
STORED AS TEXTFILE;
Afficher la liste des tables
hive> show tables;Décrire une table
hive> describe posts;
Exécuter des requêtes
HiveQL avec Hive
Une formation
Fatma SIALA
Etapes Hive
Création base de données
hive> create database dbventes;
hive> use dbventes;
Création de table pour le stockage des données qui existent dans le fichier
/ventes.txt
hive> CREATE TABLE ventes (ptvente STRING, article STRING, montant BIGINT) ROW
FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',' STORED
AS TEXTFILE;
hive> show tables; (Afficher la liste des tables)
hive> describe ventes; (Description de la table posts)
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/cloudera/Desktop/ventesf.txt' OVERWRITE
INTO TABLE ventes;
hive> select count (1) from ventes;
hive> select * from ventes where ptvente=“pointdevente1";
hive> select * from ventes where montant<=600 limit 2;
Une formation
Comprendre Pig
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Une formation
Présentation d’Apache Pig
Pig est une plateforme haut niveau pour la création
de programme Map Reduce utilisé avec Hadoop
Le langage de cette plateforme est appelé le Pig
Latin
Apache Pig
YARN
Une formation
Commandes PIG
LOAD
TRANSFORM
Opérateurs relationnels
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Une formation
Modes de fonctionnement Pig
Mode intéractif ( ligne de commande )
$ pig
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Mode script ( un fichier)
$ pig myscript.pig
Mode intégré
Manipuler des données
avec Pig
Une formation
Fatma SIALA
Découvrir Apache Spark
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Présentation d’Apache Spark
Matei Zaharia
Projet Apache depuis 2013 avec plus de 1000 contributeurs
https://www.lemondeinformatique.fr/
Composants de Spark
Standalone
YARN
spark.apache.org
Architecture de Spark
https://www.researchgate.net/
Spark
Une formation
SPARK RDD : principe
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Actions
Des fonctions qui permettent d’extraire des
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Une formation
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Une formation
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saveAsSequenceFile(path)
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Une formation
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programme pilote
Référencer un ensemble de données dans un
système de stockage externe
Créer un RDD à partir de RDD déjà existant
Manipuler des RDD
avec Spark
Une formation
Fatma SIALA
Découvrir Apache Tez
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
TEZ
https://mesos.apache.org/
Hive
MapReduce
https://mesos.apache.org/
Faire un traitement avec Tez
Une formation
Fatma SIALA
Hadoop et le temps réel
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Hadoop et le temps réel
Bus d’ingestion de
messages en temps réel
Traitement du flux de
données
Magasin de données
analytiques
Outils d’analyse et de
reporting
https://docs.cloudera.com/
Ingestion de données avec Kafka et Apache Flume
Utilisation de Kafka avec Apache Spark streamming
Découvrir Apache Flume
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache Flume
https://flume.apache.org/
Apache kafka
Elastic.co
Visualiser un flux en temps
réel avec Flume
Une formation
Fatma SIALA
Découvrir Apache Spark
Streaming
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache SPARK streaming
HDS
Logiciel
BD HDS
Une formation
Spark streaming : DStream
Transformations des DStreams
Map (fonction)
flatMap (fonction)
Filter (fonction)
Reduce (fonction
Transform (fonction)
Spark streaming : DStream
https://spark.apache.org/
Comprendre Apache STORM
& comparaison avec Spark Streaming
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache STORM
https://storm.apache.org/
Une formation
STORM
Un tuple est une liste nommée de valeurs (la valeur
est de n’importe quel type)
Le flux (stream) est une séquence illimitée de tuples
Le Spout lit les tuples à partir d’une source externe
Le Bolt traite les tuples
SPARK Streaming VS STORM
Année de création 2009 2011
Origine Twitter Université de Berkeley
Système de traitement
temps réel
Micro-batch Evénements
Langages supportés Scala, Java, Python, R Clojure, Java, Python
Architecture Lambda
(batch et temps réel)
Oui Non
Communauté open
source
Importante Moyenne
Présence offre Cloud
native
Amazon EMR Azure
HDInsight Google
Dataproc
Azure HDInsight
Intégré dans
HortonWorks
Oui Oui
Comprendre
le fonctionnement de YARN
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Fonctionnement de YARN
Une formation
YARN
3 types de scheduler
FIFO
Capacity scheduler
Fair scheduler
Découvrir Apache MESOS
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
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3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache MESOS
https://mesos.apache.org/
Apache MESOS
https://mesos.apache.org/
Apache MESOS
https://mesos.apache.org/
MESOS : Architecture
https://mesos.apache.org/
Découvrir
Apache Zookeeper
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache ZOKEEPER
ZooKeeper est un outil distribué utilisé pour la configuration et la
synchronisation de larges services distribués
Apache ZOKEEPER
Fonctionnement d’Apache ZOKEEPER
Apache.zookeeper.org
Faire de la visualisation
avec Zeppelin
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Apache ZEPPELIN
Une formation
Apache ZEPPELIN
Interpréteurs par défaut
Angular
JDBC
Livy2
Md (Markdown)
Spark2
Possiblité d’ajouter d’autres interpréteurs
/usr/hdp/current/zeppelin-server/bin/install-interpreter.sh –all
dans /usr/hdp/current/zeppelin-server/bin
Découvrir Apache Hue
Cas Pratique
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
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3
4
5
ZEPPELIN
6
Comprendre le fonctionnement
de Apache SQOOP
Une formation
Fatma SIALA
Plan
1
2
3
4
5
ZEPPELIN
6
Fonctionnement d’Apache SQOOP
Apache SQOOP
Export
Job
Merge
Importation des données dans Hadoop
Exportation des données de Hadoop
Création de jobs pour exécution différée
Combinaison de plusieurs sources de données
Import
Une formation
Apache SQOOP
sqoop import
--connect jdbc:mysql://localhost/naissances
--driver com.mysql.jdbc.Driver
--table departement
-m 1
-username maria_dev
-P
Importer une table
avec SQOOP
Une formation
Fatma SIALA
Conclusion
Une formation
Fatma SIALA
Une formation
Bilan
Maîtriser Hadoop et son périmètre
Comprendre la nouvelle manière de traiter
les données
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