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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux d’Amazon EMR et son architecture

Déployer, configurer et automatiser des clusters EMR adaptés à des besoins variés (batch, traitement en continu, machine learning)

Intégrer EMR avec d’autres services AWS (S3, Glue, Athena, Redshift)

Superviser, sécuriser et optimiser la performance et les coûts des plateformes Big Data EMR

Programme

Jour 1Fondamentaux et prise en main d’Amazon EMR

Présentation d’EMR dans l’écosystème AWS, cas d’usage, architecture, création d’un premier cluster, choix des versions Hadoop/Spark/Hive, prise en main de l’interface et du SDK AWS, gestion du stockage S3 vs HDFS, les principes de la facturation.

Jour 2Traitement de données sur EMR : Hadoop, Spark, Hive

Déployer et exécuter des jobs Hadoop MapReduce, Spark et Hive sur EMR. Gérer les librairies et dépendances. Orchestration des traitements avec AWS Step Functions. Paramétrage avancé (bootstrap actions, configuration fine). Cas pratiques : ingestion, transformation, analyse et export de données volumineuses. Monitoring et alerting via CloudWatch.

Jour 3Automatisation, intégration et optimisation avancée

Automatiser le déploiement de clusters via CloudFormation et AWS CLI. Sécurité : chiffrement, gestion des accès IAM, audit et logs. Intégration avec Glue, Athena, Redshift pour une architecture analytique complète. Optimisation des coûts (spot, décommissionnement automatique, tuning clusters). Bonnes pratiques de maintenance, troubleshooting, étude de cas réels et retours d’expérience.

Méthode d'évaluation

Cas pratique de déploiement et traitement d’une volumétrie réelle sur EMR
Quiz en ligne de validation des acquis
Mises en situation professionnelles évaluées en direct

Méthode d'apprentissage

Alternance d’exposés théoriques et de travaux dirigés
Accès à une plateforme cloud AWS dédiée
Dossiers techniques, guides de bonnes pratiques remis aux apprenants
Support des contenus et scripts d’automatisation

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Maîtriser Amazon EMR : le Big Data sur AWS pour professionnels de la donnée

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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