
Formation Apache HBase pour le stockage Big Data
Maîtrisez Apache HBase, des fondamentaux de l'architecture au déploiement, au réglage et à la réplication de niveau production. Cette formation donne aux ingénieurs de données et aux architectes les compétences pratiques nécessaires pour concevoir des solutions de stockage NoSQL évolutives pour les charges de travail réelles de big data. Allez au-delà de la théorie et développez l'expertise dont les équipes d'entreprise ont besoin.
Ce que vous allez apprendre:
Configurez des clusters HBase autonomes, pseudo-distribués et entièrement distribués à partir de zéro.
Concevez des clés de ligne et des schémas qui empêchent le hotspotting et prennent en charge des parcours de plage efficaces.
Implémentez des opérations CRUD, par lots et de parcours à l'aide de l'API Java client HBase.
Réglez le ramasse-miettes JVM, le BlockCache et les stratégies de compaction pour atteindre les objectifs de latence.
Configurez la réplication inter-cluster basée sur WAL et le basculement de haute disponibilité du HMaster.
Intégrez HBase avec Apache Spark, Hive, Kafka et Apache Phoenix pour des pipelines de bout en bout.
Comment vous étudiez de façon pratique Formation Apache HBase pour le stockage Big Data
Comment vous pratiquez Formation Apache HBase pour le stockage Big Data
Pour vous, entreprise, qui souhaitez former votre équipe
Avec Dedika pour les entreprises, le cours inclut des exercices et des exemples adaptés à votre propre activité et aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Contenu du cours
8 Chapitres • 39 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)
Chapitre 1MasquerCacher les détailsVoir les détailsFondamentaux d'HBase et Contexte du Big Data
Fondamentaux d'HBase et Contexte du Big Data
Leçon 1 • HBase face aux autres systèmes NoSQL
Compare HBase avec ses pairs de type document, clé-valeur et colonne large sur la cohérence, la latence et le débit. Guide les étudiants dans la sélection d'HBase pour des charges de travail appropriées.
Leçon 2 • Présentation de l'architecture HBase
Introduit le modèle maître-serveur de région d'HBase et sa relation avec HDFS. Fournit le modèle mental structurel nécessaire pour tous les chapitres suivants.
Leçon 3 • Défis du stockage Big Data
Examine les problèmes de volume, de vélocité et de variété que les bases de données relationnelles ne peuvent pas gérer. Pose la motivation pour les solutions NoSQL columnaires comme HBase.
Leçon 4 • Concepts du modèle de données HBase
Définit les tables, les lignes, les familles de colonnes, les qualificatifs et les horodatages. Les étudiants mappent ces concepts à des cas d'utilisation réels pour construire une intuition avant le travail pratique.
Chapitre 2MasquerCacher les détailsVoir les détailsInstallation et configuration d'HBase
Installation et configuration d'HBase
Leçon 1 • Configuration du mode pseudo-distribué
Configure HBase pour utiliser HDFS sur une seule machine, simulant un cluster. Introduit les paramètres hbase-site.xml qui régissent le comportement distribué.
Leçon 2 • Installation en mode autonome
Parcourt la configuration HBase sur un seul nœud pour le développement et les tests. Valide l'installation avec des commandes shell de base avant de passer aux modes distribués.
Leçon 3 • Prérequis environnementaux et planification
Couvre les prérequis Java, Hadoop et OS avant toute étape d'installation. Évite les échecs de configuration courants en traitant les conflits de dépendances en amont.
Leçon 4 • Paramètres de configuration de base
Ajuste hbase-site.xml, hbase-env.sh et les paramètres de tas JVM pour la stabilité. Relie les choix de configuration aux résultats de performance et de fiabilité.
Leçon 5 • Déploiement de cluster totalement distribué
Déploie HBase sur plusieurs nœuds avec un quorum ZooKeeper et une réplication HDFS. Les étudiants configurent le fichier regionservers et testent la préparation au basculement.
Chapitre 3MasquerCacher les détailsVoir les détailsShell HBase et opérations de données de base
Shell HBase et opérations de données de base
Leçon 1 • Mise à jour et suppression de données
Explique le modèle d'écriture en ajout seul d'HBase et comment les suppressions utilisent des marqueurs de pierre tombale. Les étudiants pratiquent des modèles de suppression sécurisés pour éviter une perte de données involontaire.
Leçon 2 • Navigation dans le shell HBase
Introduit les commandes shell, le système d'aide et les capacités de script. Établit des habitudes d'utilisation efficaces du shell avant d'effectuer des opérations sur les données.
Leçon 3 • Gestion des tables et des schémas
Couvre les commandes create, alter, disable, enable et drop pour les tables. Enseigne les décisions de conception de schéma qui affectent l'efficacité du stockage et les performances des requêtes.
Leçon 4 • Chargement en masse de données
Utilise les outils ImportTsv et completebulkload pour charger efficacement de grands ensembles de données. Évite les goulots d'étranglement du chemin d'écriture en générant directement des HFiles.
Leçon 5 • Écriture et lecture de données
Montre les commandes put, get et scan avec des filtres et une gestion de versions. Relie les modèles de lecture/écriture au modèle de stockage LSM-tree sous-jacent.
Chapitre 4MasquerCacher les détailsVoir les détailsConception de clés de ligne et modélisation de schéma
Conception de clés de ligne et modélisation de schéma
Leçon 1 • Techniques de salage et de hachage
Applique des préfixes de salage et des clés basées sur le hachage pour distribuer les écritures entre les régions. Les étudiants mesurent l'amélioration de la distribution à l'aide des métriques de charge du serveur de région.
Leçon 2 • Stratégies de conception de familles de colonnes
Guide les décisions sur le nombre de familles de colonnes, la taille de bloc et la compression. Relie les paramètres au niveau de la famille au comportement MemStore et HFile.
Leçon 3 • Modèles de schéma pour les cas d'utilisation courants
Applique des modèles de séries temporelles, de valeur-attribut-entité et d'index inversé à des scénarios réels. Les étudiants évaluent le coût de parcours et de stockage de chaque modèle.
Leçon 4 • Principes de conception de clés de ligne
Explique comment la structure de la clé de ligne détermine la distribution des données et l'efficacité du parcours. Établit les règles fondamentales avant d'introduire des modèles de conception spécifiques.
Leçon 5 • Pré-division des régions à la création de la table
Montre la pré-division manuelle et algorithmique des régions pour éviter les points chauds initiaux. Valide les limites de division par rapport à la distribution de clé attendue.
Chapitre 5MasquerCacher les détailsVoir les détailsArchitecture interne et moteur de stockage HBase
Architecture interne et moteur de stockage HBase
Leçon 1 • Types et politiques de compaction
Distingue les compactions mineures et majeures et leur impact sur l'amplification de lecture et le stockage. Les étudiants configurent les politiques de compaction pour équilibrer les coûts d'écriture et de lecture.
Leçon 2 • Division et fusion de régions
Explique les déclencheurs automatiques et manuels de division de région et la procédure de division. Couvre la fusion de régions pour consolider les petites régions et réduire la surcharge.
Leçon 3 • Configuration WAL et de durabilité
Configure les modes de synchronisation WAL, le facteur de réplication et la compression WAL pour un équilibre entre durabilité et performance. Explique la récupération des données à partir du WAL après un plantage.
Leçon 4 • Chemin d'écriture et MemStore
Trace une écriture client à travers le WAL, le MemStore et le vidage HFile éventuel. Explique les garanties de durabilité et les conditions de déclenchement du vidage.
Leçon 5 • Format HFile et cache de blocs
Examine la structure HFile v2, y compris les blocs de données, les filtres Bloom et les blocs d'index. Relie la configuration du cache de blocs à la réduction de la latence de lecture.
Chapitre 6MasquerCacher les détailsVoir les détailsAPI Java et programmation client HBase
API Java et programmation client HBase
Leçon 1 • Filtres et requêtes avancées
Implémente des filtres côté serveur pour réduire le transfert réseau et le traitement côté client. Couvre la construction de filtres de ligne, de colonne, de valeur et composites.
Leçon 2 • API Scan et itération des résultats
Utilise la classe Scan avec les lignes de début/fin, les filtres et les indications de mise en cache pour des lectures de plage efficaces. Enseigne le cycle de vie de ResultScanner et le nettoyage des ressources.
Leçon 3 • Configuration du client Java
Configure les dépendances Maven ou Gradle et établit un objet Connection. Couvre le chargement de la configuration et la gestion du cycle de vie de la connexion.
Leçon 4 • Opérations par lots et de mutation
Exécute des puts et des suppressions en masse à l'aide de Table.batch et BufferedMutator pour l'optimisation du débit. Gère les échecs partiels dans les tableaux de résultats par lots.
Leçon 5 • Opérations Put et Get en Java
Implémente des écritures et des lectures de lignes uniques avec ciblage explicite de la famille de colonnes et du qualificatif. Introduit l'analyse des résultats et les modèles de null safety.
Chapitre 7MasquerCacher les détailsVoir les détailsAjustement des performances et surveillance HBase
Ajustement des performances et surveillance HBase
Leçon 1 • Ajustement JVM et du ramasse-miettes
Configure les paramètres G1GC et CMS pour réduire l'impact des pauses GC sur la latence du RegionServer. Relie le dimensionnement du tas à l'allocation MemStore et BlockCache.
Leçon 2 • Optimisation du chemin de lecture et d'écriture
Ajuste la mise en cache des scans, les tailles de lots et les paramètres du tampon d'écriture pour maximiser le débit. Applique les paramètres côté client et côté serveur en combinaison.
Leçon 3 • Métriques HBase et surveillance JMX
Collecte les métriques HBase via JMX, Hadoop metrics2 et les points de terminaison REST. Identifie les indicateurs clés pour la latence de lecture, la file d'attente de compaction et l'équilibre des régions.
Leçon 4 • Optimisation OS et réseau
Ajuste les paramètres du noyau Linux, les ordonnanceurs d'E/S disque et les tampons réseau pour les charges de travail HBase. Empêche les goulots d'étranglement au niveau de l'OS de masquer les gains d'ajustement HBase.
Leçon 5 • Intégration avec les piles de surveillance
Connecte les métriques HBase aux tableaux de bord Grafana via des exporteurs Prometheus ou Ganglia. Construit des règles d'alerte pour les seuils critiques comme la pause GC et le nombre de fichiers de magasin.
Chapitre 8MasquerCacher les détailsVoir les détailsHaute disponibilité et réplication HBase
Haute disponibilité et réplication HBase
Leçon 1 • Tolérance aux pannes du RegionServer
Explique la réaffectation des régions après une panne de RegionServer et la récupération basée sur WAL. Ajuste les paramètres de vitesse de récupération pour minimiser les fenêtres d'indisponibilité.
Leçon 2 • Architecture de réplication HBase
Configure la réplication asynchrone basée sur WAL entre le cluster source et les clusters pairs. Explique la portée de la réplication, la gestion des pairs et la surveillance du décalage de réplication.
Leçon 3 • Haute disponibilité HMaster
Déploie des instances HMaster de secours et configure l'élection du leader basée sur ZooKeeper. Teste le basculement automatique en simulant une panne du maître actif.
Leçon 4 • Gestion du quorum ZooKeeper
Dimensionne et configure un ensemble ZooKeeper pour la fiabilité de la coordination HBase. Couvre l'ajustement du délai d'expiration de session et la gestion du répertoire de données ZooKeeper.
Leçon 5 • Sauvegarde, instantané et restauration
Utilise les outils HBase snapshot et ExportSnapshot pour les sauvegardes ponctuelles sans temps d'arrêt. Pratique les procédures de restauration complète et incrémentielle pour valider la récupération.
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Ingénieurs de données prêts à dépasser les bases de données relationnelles pour explorer le territoire NoSQL.
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Architectes de solutions évaluant les magasins de colonnes larges pour les plateformes de données d'entreprise.
Ingénieurs logiciels en transition vers des rôles big data dans des entreprises axées sur les données.
Professionnels DevOps chargés de déployer et de maintenir des clusters de stockage distribués.
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