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Pig : définition, caractéristiques et rayon d’action
Les cas d’utilisation de Pig
Rappels sur les commandes HDFS
Pré-requis techniques
Configuration de Pig
Exécuter les différents modes (interactif ou batch)
Principe de l'exécution de scripts Pig Latin avec Grunt
3/ Le langage Pig Latin
Présentation du Pig Latin : Utilisation, Fonctionnement
Modèles de données avec Pig
Intégration Pig avec MapReduce
Chargement des données : PigStorage, Schémas, Commande DESCRIBE
Sauvegarde de données : DUMP, STORE
Ordres de base : LOAD, FOREACH, FILTER, STORE
Création d'un ETL de base
Contrôle d'exécution
4/ Transformation des données via des opérations de filtre avec Pig Latin
Groupements, jointures, tris, produits cartésiens
Transformation de base de la donnée
Découpages
Découpages sur filtres
5/ Analyse de la donnée
Échantillonnages
Filtres
Rangements avec rank et dense
Calculs : min/max, sommes, moyennes, ...
Traitements de chaînes de caractères et traitement de dates
6/ Intégration
Formats d'entrées/sorties
Interfaçage avro, json
Cargement de données depuis HDFS vers HBase
Analyse de données Pig/HBase et restitution Json
7/ Extensions du Pig Latin
Extension du Pig Latin
Création de fonctions UDF en Java
Intégration dans les scripts Pig
Utilisation de Pig Latin depuis des programmes Python
Exécution de programmes externes, streaming
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Chefs de projet
Data scientists
Développeurs souhaitant utiliser pig pour l'analyse de données
Dates
Dates
Du 26 au 28 Juin 2024
Du 07 au 09 Août 2024
Du 02 au 04 Oct. 2024
Du 18 au 20 Déc. 2024
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