Se connecter aux moteurs opérationnels
- Comprendre les moteurs opérationnels, leur fonctionnement et leur relation
- Configurer la connexion
- Identifier les avantages et les inconvénients de la connexion
- Évaluer l'impact de la connexion
- Tester la connexion pour s'assurer de son fonctionnement et de sa sécurité
- Diagnostiquer et résoudre les problèmes de connexion
Utiliser l'outil intégré ETL Apache Sqoop
- Comprendre le rôle d'Apache Sqoop dans la gestion des données et son intégration
- Configurer Sqoop pour extraire, transformer et charger les données de Cassandra
- Optimiser les performances d'Apache Sqoop pour une utilisation efficace
- Surveiller les opérations ETL pour détecter les erreurs et les problèmes de performance
- Synchroniser les données entre Cassandra et les autres sources de données en utilisant Apache Sqoop
- Personnaliser les scripts Sqoop pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise
Utiliser l'outil de traitement de données distribué Apache Spark
- Comprendre le rôle d'Apache Spark dans le traitement de données distribué
- Configurer Apache Spark pour l'utiliser
- Analyser les résultats de traitement de données en utilisant Apache Spark
- Utiliser Apache Spark pour le traitement en temps réel et le traitement de flux de données
- Utiliser les bibliothèques de Machine Learning d'Apache Spark pour l'analyse de données
- Personnaliser les scripts Apache Spark pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise
Search et l'algorithme PageRank
- Comprendre le fonctionnement des moteurs de recherche
- Appliquer l'algorithme PageRank pour optimiser les résultats de recherche dans Cassandra
- Évaluer l'efficacité de l'algorithme PageRank pour l'optimisation des résultats de recherche
- Comparer l'algorithme PageRank à d'autres algorithmes de recherche pour choisir le plus adapté
Utiliser différents types de traitements tels que MapReduce, graphe orienté acyclique, flux, machine learning et graphes distribués
- Comprendre les différents types de traitements de données
- Appliquer MapReduce pour la gestion de données en utilisant Hadoop MapReduce
- Utiliser des graphes orientés acycliques (DAG)
- Exploiter les flux de données pour traiter
Traiter les données à l'aide de graphes distribués
- Explorer les différentes méthodes pour l'analyse de graphes
- Traiter des flux de données en temps réel avec Apache Kafka
- Examiner comment appliquer des techniques de machine learning aux données stockées dans Cassandra
- Etudier des algorithmes de graphes populaires tels que PageRank et Shortest Path
- Gérer de la mémoire pour les graphes distribués
- Voir comment les graphes distribués sont utilisés dans différents domaines
