Big Data Tutoriels
Le parcours d'apprentissage Big Data est conçu pour maîtriser le traitement de données à grande échelle. Nos tutoriels couvrent les concepts et outils essentiels, adaptés aux débutants comme aux apprenants intermédiaires. Grâce à des laboratoires pratiques et des exemples de code réels, vous acquerrez une expérience concrète en analyse, traitement et visualisation des données. Notre terrain de jeu interactif vous permet d'expérimenter avec les technologies Big Data dans un environnement sans risque.
Autres Arbres de Compétences
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Votre premier DataFrame PySpark
Exécutez un script Spark complet, examinez un petit DataFrame de commandes et son schéma, puis prévoyez comment un enregistrement supplémentaire change une nouvelle exécution.
Big Data
Partager le travail avec les groupes de consommateurs Kafka
Observez deux consommateurs actifs se partager les partitions, un groupe indépendant lire les mêmes événements et la reprise des affectations après le départ d'un membre.
Big DataLinuxShell
Soumettre et examiner un traitement par lots YARN
Exécutez le WordCount de produits connu sur des entrées HDFS avec une véritable exécution YARN, examinez l’état et les journaux de l’application, puis vérifiez et relancez le traitement sans risque.
Big DataShellLinux
Soumettre et relancer une application Spark par lots
Utilisez spark-submit avec un master et des chemins explicites, examinez codes de sortie et journaux réels, puis corrigez sans risque les entrées manquantes et sorties existantes.
Big DataShell
Suivre les offsets des consommateurs Kafka et relire les événements
Observez les offsets suivants validés et le retard, reprenez une lecture limitée avec un groupe nommé et relisez les données après réinitialisation d'un groupe inactif.
Big Data
Comprendre Map, Shuffle et Reduce
Prévoyez les comptages de produits, examinez Map/Shuffle/Reduce avec un outil pédagogique et exécutez le même algorithme WordCount avec le JAR d’exemples Hadoop préparé en mode local.
Big DataLinuxShell
Comprendre l’exécution Spark et les erreurs courantes
Reliez les transformations connues à un véritable plan d’exécution et à un journal d’événements, distinguez partitions de calcul et de répertoires, et corrigez deux erreurs d’expression courantes.
Big Data
Comprendre votre environnement Hadoop
Découvrez les rôles des composants Hadoop, examinez le système de fichiers configuré, comparez les chemins locaux et HDFS et consultez les informations réelles sur les services et le nœud de stockage HDFS.
LinuxBig Data
Écrire et examiner des données Parquet Spark partitionnées
Stockez des commandes préparées en Parquet partitionné par date, reconstruisez et interrogez leurs enregistrements typés, puis comparez écrasement et ajout dans une sortie jetable.
Big Data
Votre premier lab Hadoop
Découvrez ce que signifie le big data et le rôle de Hadoop, puis téléversez un fichier texte de vente dans HDFS, relisez-le et vérifiez son contenu dans un environnement préparé.
Big DataLinuxShell
Votre première requête Hive
Découvrez le rôle d’Apache Hive dans un flux de données, explorez une table de vente préparée et écrivez votre premier fichier SQL pour sélectionner et vérifier les commandes payées.
Big DataShell
Lire et corriger les permissions HDFS de base
Lisez le propriétaire, le groupe et les modes de permissions HDFS, partagez un jeu de données avec un groupe et testez les accès avec des identités ordinaires sans autoriser l’écriture publique.
Big Data
Envoyer et lire votre premier événement Kafka
Comprenez le rôle de Kafka dans la transmission d’événements, créez un topic à une partition, observez producteur et consommateur dans deux terminaux et relisez les événements conservés.
Big DataLinux
Sélectionner, filtrer et transformer les commandes avec Spark
Utilisez des expressions de colonnes typées pour sélectionner des champs, combiner des conditions, calculer des montants décimaux et comparer les résultats payés et en attente.
Big Data
Enregistrer les résultats de requêtes Hive dans des tables ORC
Conservez un rapport décimal de ventes quotidiennes en ORC, relisez-le et comparez l’écrasement reproductible à l’ajout produisant des doublons sur une table jetable.
Big Data
Acheminer les événements Kafka avec des clés et des partitions
Publiez des événements de commande avec des clés, inspectez leurs clés, partitions et offsets réels, et observez le routage par commande sans supposer un ordre global.
Big Data
Lire un CSV Spark avec un schéma explicite
Comparez le chargement CSV en chaînes et l’inférence de types à un schéma explicite à sept colonnes, puis appliquez les mêmes types à une nouvelle livraison.
Big Data
Lire des événements JSON dans des DataFrames Spark
Lisez des fichiers JSON Lines statiques avec des types explicites, sélectionnez les événements de commande et aplatissez une structure client imbriquée simple sans passer au streaming.
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