Hadoop - Maîtriser l’écosystème Big Data : HDFS, MapReduce, Hive, Spark…

ENI - EAN : 9782409054303

LAFI OUSSAMA

Skip to the end of the images gallery

Skip to the beginning of the images gallery

Nouveauté

Édition papier

EAN : 9782409054303

Paru le : 20 mai 2026

39,00 € 36,97 €

Bientôt disponible

Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous

A paraître 20 mai 2026

Notre engagement qualité

Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande
Manquants maintenus
en commande
automatiquement
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h

Détails

EAN13 : 9782409054303
Réf. éditeur : EIHADOOP
Collection : EXPERT IT
Editeur : ENI
Date Parution : 20 mai 2026
Disponibilite : Pas encore paru
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 400
Format : H:216 mm L:178 mm E:21 mm
Poids : 670gr

Résumé

Résumé : Le Big Data occupe aujourd’hui une place centrale dans les architectures décisionnelles modernes. Hadoop en est l’un des piliers historiques et demeure une technologie incontournable pour comprendre les fondements du stockage massif et du traitement distribué de données à grande échelle.

Pensé aussi bien pour les débutants que pour les professionnels souhaitant structurer leurs connaissances, cet ouvrage propose un parcours progressif, clair et structuré, qui accompagne le lecteur depuis les bases du Big Data jusqu’à la réalisation de projets concrets avec Hadoop. Après une introduction aux enjeux du Big Data et à la genèse d’Hadoop, le livre détaille l’architecture du framework, son fonctionnement interne et ses briques fondamentales : HDFS, YARN et MapReduce.

Le lecteur est guidé pas à pas dans l’installation d’un cluster Hadoop en local, puis dans la manipulation du système de fichiers distribué HDFS à travers des commandes, des exemples pratiques et des scénarios proches des environnements professionnels. Les premiers traitements MapReduce en Python permettent ensuite de comprendre en profondeur la logique du calcul distribué.

L’ouvrage ouvre également sur l’écosystème Hadoop moderne avec Hive, Pig, Spark, HBase, Sqoop, Oozie, ainsi que les outils d’ingestion, d’orchestration et de gouvernance. Enfin, plusieurs chapitres sont consacrés à des projets Big Data complets, offrant une approche méthodologique, des bonnes pratiques et des cas d’usage concrets.