Apache Hadoop – Niveau Avancé : Administration, Optimisation et Écosystème

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Installer, configurer et administrer un cluster Hadoop multi-nœuds
• Optimiser les performances de HDFS et des jobs MapReduce
• Maîtriser YARN et la gestion des ressources dans Hadoop
• Utiliser et administrer les composants de l’écosystème Hadoop (Hive, HBase, Oozie, etc.)
• Assurer la sécurité, la haute disponibilité et la résilience du cluster

Architecture avancée de Hadoop

• Détails de HDFS : NameNode HA, Federation
• Gestion des DataNodes, balancement de charge
• Fonctionnement de YARN : ResourceManager, NodeManager, Scheduler
• Cycle de vie des applications et gestion des ressources

Installation et administration d’un cluster Hadoop

• Installation multi-nœuds (distribution Apache ou Cloudera/Hortonworks)
• Configuration avancée des fichiers XML (core-site, hdfs-site, yarn-site)
• Démarrage, arrêt, mise à jour du cluster
• Surveillance via JMX, logs, outils (Ambari, Cloudera Manager)

Optimisation des performances

• Gestion des fichiers et blocs dans HDFS, taille de bloc optimale
• Compression et formats de fichiers adaptés (Parquet, ORC)
• Optimisation des jobs MapReduce et des ressources YARN
• Tuning du Garbage Collector, JVM, et paramètres réseau

Sécurité et gestion des accès

• Authentification Kerberos et intégration LDAP
• Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) et permissions HDFS
• Chiffrement des données au repos et en transit
• Audit et traçabilité des accès

Écosystème Hadoop avancé

• Hive : optimisation des requêtes, partitionnement, bucketing
• HBase : architecture, administration, scalabilité
• Oozie : orchestration de workflows Hadoop
• Autres outils : Sqoop, Flume, ZooKeeper

Haute disponibilité et résilience

• Configuration NameNode HA et failover automatique
• Backup et restauration des métadonnées
• Gestion des pannes DataNodes et récupération
• Stratégies de sauvegarde et reprise d’activité

Atelier pratique

• Mise en place d’un cluster Hadoop multi-nœuds en mode pseudo-distribué avancé
• Configuration et tuning d’un job MapReduce complexe
• Mise en œuvre de la sécurité Kerberos et gestion des utilisateurs
• Orchestration d’un workflow Hive/Oozie

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation