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Formation Apache Iceberg

Prix	2390€ ^HT / personne
Durée	3 jours (21 heures)

Présentation

Vous cherchez un format de table pour l’ensemble de vos données analytiques ? Notre formation Apache Iceberg vous permettra de comprendre comment utiliser pour toutes vos analyses statistiques.

Ce framework open source vous offre une gestion efficace des tables massives avec plusieurs fonctionnalités comme l’intégrité transactionnelle et la compatibilité multiplateforme.

Durant ce cours, vous découvrirez la traçabilité des données qui permettent de suivre l’historique complet des modifications.

Cette formation devrait vous permettre d’acquérir une expertise dans la gestion des données à grande échelle, et vous devriez être capable de concevoir et gérer des données massives.

Comme pour toutes, la formation Apache Iceberg vous sera présentée avec ses toutes dernières nouveautés (à la date de rédaction de l’article).

Objectifs

Comprendre les fondamentaux d’Apache Iceberg
Apprendre les techniques d’optimisation des performances des tables
Savoir écrire et exécuter des requêtes de lecture et d’écriture dans Iceberg
Comprendre la gestion des catalogues et la sécurisation des données
Maîtriser l’architecture d’Iceberg ainsi que les couches de données et métadonnées

Public visé

Data scientists
Data analysts
Data engineers
Architectes

Pré-requis

Compréhension des concepts fondamentaux des data lakes et des bases de données
Connaissance en programmation (Python) et du SQL

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION APACHE ICEBERG

Introduction à Apache Iceberg

Initiation
Entrepôt de données
Lac de données
Découvrir ce qu’est Hive
Formats de table

Architecture

La couche des données
La couche des métadonnées
- Fichiers manifestes
- Listes de manifestes
- Fichiers de métadonnées
- Fichiers macareux
Le catalogue

Cycle de vie des requêtes d’écriture et de lecture

Écrire des requêtes dans Apache Iceberg
- Créer le tableau
- Insérer la requête
- Fusionner la requête
Lecture de requêtes dans Apache Iceberg
- La requête SELECT
- La requête du voyage dans le temps

Optimisation des performances des tables

Compactage
Pratique avec le compactage
- Stratégies
- Automatisation
Tri
Ordre Z
Partitionnement
- Partitionnement caché
- Évolution des partitions
- Autres considérations de partitionnement
Copie sur écriture et fusion sur lecture

Catalogues

Exigences d’un catalogue Iceberg
Comparaison du catalogue
Migration du catalogue
- Utilisation de la CLI de migration du catalogue Apache Iceberg
- Utiliser un moteur

Apache Spark

Configuration
Opérations du langage de définition de données
Lecture des données
Procédures d’entretien des tables Iceberg

Moteur de requête SQL de Dremio

Entretien des tables icebergs
Réécrire les fichiers de données
Réécrire les manifestes

Colle AWS

Configuration
- Conception d’une base de données Glue
- Configuration du travail Glue ETL
Création d’une table via le catalogue de données Glue
- Lire le tableau
- Insérer les données

Gouvernance et sécurité

Sécuriser les fichiers de données
Sécuriser et gouverner au niveau de la couche sémantique
- Meilleures pratiques en matière de couche sémantique
- Drémio
- Trino
Sécuriser et gouverner au niveau du catalogue

Pour aller plus loin

Formation Python Analyse de données

Formation Deep Learning et réseaux de neurones

Formation Power BI

Télécharger le plan du cours

Langues et Lieux disponibles

 Langues

Français
Anglais / English

 Lieux

France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
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- Angers
Belgique
- Bruxelles
- Liège
Suisse
- Genève
- Zurich
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Luxembourg

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