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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les composants principaux d’Azure HDInsight

Déployer, configurer et administrer des clusters HDInsight

Exécuter des traitements Big Data (Hadoop, Spark, Hive, etc.) sur HDInsight

Gérer la sécurité, la montée en charge et l’intégration avec d’autres services Azure

Optimiser les coûts et la performance des clusters

Automatiser et superviser les workloads Big Data sur Azure HDInsight

Programme

Jour 1Fondamentaux et prise en main d’Azure HDInsight

Présentation du cloud Azure et positionnement d’HDInsight. Composants : Apache Hadoop, Spark, Hive, HBase, Kafka. Cas d’usage typiques. Déploiement initial d’un cluster HDInsight. Prise en main du portail Azure et des outils associés. Initiation à l’architecture réseau et aux options de stockage (Azure Blob Storage, Data Lake Storage). Limites, quotas et dimensionnement des ressources.

Jour 2Administration, sécurité et montée en charge sur HDInsight

Gestion et administration des clusters : monitoring, dimensionnement, scripts d’automatisation, gestion de la configuration avancée. Mise en œuvre de la sécurité : authentification, contrôle d’accès (RBAC, Azure Active Directory), encryption, gestion des identités. Introduction à la montée en charge, auto-scale et bonnes pratiques d’optimisation. Integration avec les autres services Azure : Data Factory, Synapse, Cosmos DB. Introduction à la gestion des coûts.

Jour 3Workloads avancés et supervision sur HDInsight

Développement et exécution de traitements avec Spark, Hive et Hadoop MapReduce. Notebooks et langages compatibles : Python, Scala, SQL. Exemples de pipelines Big Data réels. Intégration avec des sources de données externes. Surveillance des jobs, logs et diagnostics. Automatisation de l'orchestration avec Azure Data Factory. Optimisation des performances des jobs. Résolution des problèmes courants et best practices d’administration.

Méthode d'évaluation

Étude de cas fil rouge à chaque fin de journée pour évaluer la capacité à déployer et orchestrer des workflows Big Data sur HDInsight
QCM final pour valider la compréhension globale
Correction des travaux pratiques par le formateur et retours personnalisés

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations en direct sur la plateforme Azure
TP pratiques progressifs avec création, gestion et exécution de clusters
Étude de cas réels : intégration de données, traitement, supervision
Remise d’un support de formation complet (slides, scripts, exercices)

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Maîtriser le Big Data Cloud : Formation Complète sur Azure HDInsight

Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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