Formation officielle
Format : Classe à distance
Niveau Avancé
 
 
 
 
Répartition du temps : 60% exposés
30% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

Durant cette formation, vous apprendrez à construire des solutions d'analyse de données par lots à l'aide d'Amazon EMR, un service géré Apache Spark et Apache Hadoop de niveau entreprise. Vous découvrirez comment Amazon EMR s'intègre aux projets Open Source tels que Apache Hive, Hue et HBase, ainsi qu'aux services AWS tels que AWS Glue et AWS Lake Formation.

Ce module aborde les composants de collecte, d'ingestion, de catalogage, de stockage et de traitement des données dans le contexte de Spark et Hadoop. Vous utiliserez EMR Notebooks pour prendre en charge les charges de travail d'analyse et d'apprentissage automatique. Enfin, vous appliquerez les meilleures pratiques de sécurité, de performance et de gestion des coûts au fonctionnement d'Amazon EMR.

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Objectifs

  • Comparer les caractéristiques et les avantages des entrepôts de données, des lacs de données et des architectures de données modernes
  • Concevoir et mettre en œuvre une solution d'analyse de données par lots
  • Identifier et appliquer les techniques appropriées, notamment la compression, pour optimiser le stockage des données
  • Sélectionner et déployer les options appropriées pour ingérer, transformer et stocker les données
  • Sélectionner les types d'instances et de nœuds, les clusters, la mise à l'échelle automatique et la topologie réseau appropriés pour un cas d'utilisation particulier
  • Découvrir comment le stockage et le traitement des données affectent les mécanismes d'analyse et de visualisation nécessaires pour obtenir des informations commerciales exploitables
  • Décrire comment sécuriser les données au repos et en transit
  • Surveiller les charges de travail analytiques afin d'identifier et de résoudre les problèmes
  • Identifier les meilleures pratiques de gestion des coûts

Public cible

Cette formation s'adresse aux Ingénieurs de plateforme de données et Architectes et opérateurs qui construisent et gèrent des pipelines d'analyse de données

Prérequis

Il est préférable de disposer d'une expérience d'un an dans dans la gestion de frameworks de données Open Source tels que Apache Spark ou Apache Hadoop.
Avoir suivi la formation “AWS : Notions techniques Amazon Web Services de base” (AWS00) ou disposer de connaissances équivalentes.

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme détaillé

Module A : aperçu de l'analyse des données et du pipeline de données
  • Cas d'utilisation de l'analyse de données
  • Utilisation du pipeline de données pour l'analyse

Module 1 : introduction à Amazon EMR
  • Utilisation d'Amazon EMR dans les solutions analytiques
  • Architecture du cluster Amazon EMR
  • Démo interactive 1 : “Lancement d'un cluster Amazon EMR”
  • Stratégies de gestion des coûts

Module 2 : pipeline d'analyse de données utilisant Amazon EMR ( Ingestion et stockage)
  • Optimisation du stockage avec Amazon EMR
  • Techniques d'ingestion de données

Module 3 : analyse de données par lots haute performance avec Apache Spark sur Amazon EMR
  • Cas d'utilisation d'Apache Spark sur Amazon EMR
  • Pourquoi Apache Spark sur Amazon EMR ?
  • Concepts de Spark interactive 2 : se connecter à un cluster EMR et exécuter des commandes Scala à l'aide du shell Spark
  • Transformation, traitement et analyse
  • Utilisation de notebooks avec Amazon EMR

Atelier 1 : “Analyse de données à faible latence avec Apache Spark sur Amazon EMR”

Module 4 : traitement et analyse de données par lots avec Amazon EMR et Apache Hive
  • Utilisation d'Amazon EMR avec Hive pour traiter des données par lots
  • Transformation, traitement et analyse

Atelier 2 : “Traitement de données par lots à l'aide d'Amazon EMR et Hive”
  • Introduction à Apache HBase sur Amazon EMR

Module 5 : traitement des données sans serveur
  • Traitement, transformation et analyse des données sans serveur
  • Utilisation d'AWS Glue avec les charges de travail Amazon EMR

Atelier 3 : “Orchestrer le traitement des données dans Spark à l'aide d'AWS Step Functions”

Module 6 : sécurité et surveillance des clusters Amazon EMR
  • Sécurisation des clusters EMR
  • Démonstration interactive 3 : cryptage côté client avec EMRFS
  • Surveillance et dépannage des clusters Amazon EMR
  • Démo : Examen de l'historique du cluster Apache Spark

Module 7 : Conception de solutions d'analyse de données par lots
  • Cas d'utilisation de l'analyse de données par lots

Activité 4 : “Conception d'un flux de travail d'analyse de données par lots”

Module B : Développement d'architectures de données modernes sur AWS
  • Architectures de données modernes

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