Big Data sur AWS - Amazon web services par Certyou

Journée 1 :
-Présentation générale des technologies Big Data et Apache Hadoop, et des avantages liés à l'utilisation d'Amazon EMR.
-Architecture d'Amazon EMR.
-Utilisation d'Amazon EMR.
-Lancement et utilisation d'un cluster Amazon EMR.
-Frameworks de programmation Hadoop.
Journée 2 :
-Utilisation de Hive pour les analyses de données publicitaires.
-Utilisation de la diffusion en continu pour les analyses de données du domaine des sciences de la vie.
-Présentation : Spark et Shark pour les analyses en mémoire.
-Utilisation de Spark et Shark pour les analyses en mémoire.
-Gestion des frais liés à Amazon EMR.
-Présentation générale des options de sécurité d'Amazon EMR.
-Importation, transfert et compression de données.
-Utilisation d'Amazon Kinesis pour le traitement en temps réel de Big Data.

Comprendre les applications d'Apache Hadoop dans le contexte d'Amazon EMR.
Comprendre l'architecture d'un cluster Amazon EMR.
Lancer un cluster Amazon EMR en utilisant une image machine Amazon (AMI) et des types d'instances Amazon EC2 adaptés.
Sélectionner les options de stockage de données sur AWS les plus adaptées dans le cadre de l'utilisation d'Amazon EMR.
Connaître les différentes options d'importation, de transfert et de compression des données destinées à Amazon EMR.
Utiliser les frameworks de programmation courants compatibles avec Amazon EMR, notamment Hive, Pig et Streaming.
Utiliser Amazon Redshift pour déployer une solution de Big Data.
Utiliser un logiciel de visualisation des Big Data.
Sélectionner les options de sécurité les plus adaptées à Amazon EMR et à vos données.
Effectuer des analyses de données en mémoire avec Spark et Shark sur Amazon EMR.
Sélectionner les options adaptées pour gérer votre environnement Amazon EMR de façon rentable.
Comprendre les avantages d'Amazon Kinesis pour les applications de Big Data.