FORMATIONS / DONNEES DU SI / Big Data

La philosophie NoSQL ; Différences entre bases relationnelles et  NoSQL ; Architecture distribuée ; Le format JSON comme format d'échange ; Exemples de bases NoSQL : Base orientée clés-valeurs : Cassandra ; Base orientée "colonnes" : HadoopBase volatile : memcache.Base orientée "documents" : MongoDB.

Mise en œuvre d'un Cluster ; Utilisation de HDFS ; 1er exemple de MapReduce.

Application Java ; Les différentes étapes ; Utilisation d'autres langages.

Configuration ; Modèle de sécurité ; Gestion de HDFS ; Gestion des nœuds ; Gestion des tâches.

De MySQL à HDFS ; De MySQL à Hive ; Collecte de données avec FLUME.

Concepts de base ; Documents ; Types intégrés ; Collections ; Bases de données.

Insertion ; Suppression ; Mise à jour ; Remplacement ; Gestion des tableaux ; Upserts ; Opérations atomiques.

La méthode find() ; Critères de recherche ; Opérateurs spécifiques ; Recherche dans les tableaux ; Curseurs ; Options avancées ; Snapshots.

Index simple et multiple ; Informations et conseils sur les index ; Changer les index ; Index géospatial.

Agrégation simple ; Comptage ; Commande group() ; Algorithme MapReduce ; Framework d'agrégation ; Pipelines ; Intégration avec Hadoop.

Démarrage ; Fichier de configuration ; Arrêt ; Surveillance du service ; Sécurité et authentification ; Journalisation ; Commandes de gestion.

Principe ; Mise en oeuvre d'un Replica Set ; Administration du Replica Set.

Définition du sharding et des chunks ; Choix de la clé de sharding ; Mise en oeuvre d'un cluster ; Ajout et suppression de serveurs ; Administration du cluster.