Pratiquez les opérations de fichiers HDFS essentielles au fil de 12 défis ciblés. Chaque activité propose une petite tâche, des instructions et une solution, afin de traduire un résultat attendu en commande et chemin adaptés du système de fichiers Hadoop.
Le cours reste volontairement proche du traitement quotidien dans HDFS : parcourir et créer des répertoires, lire et transférer des fichiers, tester des chemins et modifier les métadonnées d'accès. C'est un entraînement compact, pas une vue générale de l'écosystème Hadoop.
Ce que vous apprendrez
À la fin de ce cours, vous saurez :
- Lister les chemins HDFS et créer des répertoires pour organiser les données.
- Lire directement le contenu d'un fichier HDFS et tester si un chemin satisfait une condition.
- Copier et déplacer des fichiers ou répertoires entre des emplacements HDFS.
- Envoyer des fichiers locaux vers HDFS et télécharger des données HDFS vers le système local.
- Ajouter de nouvelles données locales à la fin d'un fichier existant dans HDFS.
- Modifier le groupe et le propriétaire de fichiers HDFS avec les commandes adaptées.
- Appliquer des modes de permission aux chemins HDFS et distinguer permissions et propriété.
- Choisir les bonnes opérations
hadoop fset vérifier l'état obtenu.
À qui s’adresse ce cours
Ce cours s'adresse aux personnes qui comprennent déjà le rôle de HDFS et veulent pratiquer son shell par de courts scénarios. Il convient aux débutants Hadoop ayant vu les commandes une première fois et souhaitant les consolider avant des workflows de données plus vastes.
Prérequis : Vous devez être à l'aise avec un terminal Linux, les fichiers et répertoires, ainsi qu'avec les notions Unix de propriété et permissions. Une première exposition aux chemins HDFS et à hadoop fs est recommandée, car il s'agit de défis et non d'une introduction complète.
Environnement d’apprentissage : Le cours comprend 12 défis en ligne de commande dans des environnements Hadoop fournis. Les tâches se limitent aux opérations de fichiers et ne demandent ni cluster cloud externe ni compte de service personnel.
Questions fréquentes
Le cours couvre-t-il tout l'écosystème Hadoop ?
Non. Il porte uniquement sur les commandes du système de fichiers HDFS. Installation d'un cluster, MapReduce, YARN, Hive, Pig, Spark, optimisation et pipelines tolérants aux pannes ne figurent pas dans ces 12 défis.
Quelle est la différence avec les Laboratoires pratiques Hadoop ?
Il s'agit d'une collection plus courte, composée uniquement de défis sur 12 opérations du shell HDFS. Hadoop Practice Labs est beaucoup plus large et propose des travaux guidés sur HDFS, MapReduce, YARN, Hive et d'autres thèmes.
Les défis sont-ils entièrement sans assistance ?
Non. Chaque défi est décrit comme une petite tâche avec des instructions détaillées et une solution. Vous effectuez l'opération vous-même, tout en pouvant consulter l'aide fournie.
Ai-je besoin de mon propre cluster Hadoop ou d'un compte cloud ?
Aucun cluster externe ni compte cloud n'est indiqué. Les défis se déroulent dans des environnements fournis afin de vous concentrer sur les commandes HDFS.
