SAS et Hadoop

Cette formation vous permettra à travers des méthodes de programmation SAS de lire, écrire, et manipuler vos données au sein de Hadoop.

Etape DATA, gestion du système de fichiers (HDFS), exécution de code Map-Reduce et PIG, le SAS / ACCESS To Hadoop pour lire, manipuler et créer des structures de tables Hive,… une multitude d’options s’offrent à vous !

Il vous sera également proposé un aperçu des technologies complémentaires SAS au sein de Hadoop, incluant le langage DS2 avec le SAS Code Accelerator pour Hadoop et l’utilisation des sources de données Hadoope pour la plateforme distribuée en SAS Viya. Ce cours est inclus dans le échange d'experts sur Hadoop : Utilisation de l'offre de service SAS/ACCESS pour configurer l'interface SAS/ACCESS vers Hadoop ou l'interface SAS/ACCESS vers Impala pour travailler avec votre environnement Hadoop.

A qui s’adresse cette formation ?

Aux utilisateurs souhaitant exploiter leurs données Hadoop à travers SAS.

Formats de formation disponibles	Durée standard (peut varier selon les sessions. Se référer au calendrier)
Formations présentielles:	1 jour
Formations à distance:	4 sessions d'une demi-journée chacune
e-Learning:	14 heures/180 jour licence

Pour visualiser le taux de satisfaction et le taux de performance de ce cours cliquez ici.

• Qu-est-ce que Hadoop ?
• Comment SAS s’interface avec Hadoop ?

• Vue d’ensemble des méthodes SAS Base permettant
• l’interaction avec Hadoop
• Lecture et écriture de fichiers Hadoop
• Exécution de code MapReduce
• Exécution de code PIG à travers la PROC HADOOP

• Comprendre le concept
• Connexion aux bases de données Hive
• Méthodes d’interrogation des tables Hive
• Investiger les métadonnées Hive Hadoop
• Créer des requêtes en SQL Pass-Through
• Créer et charger des tables Hive à travers l’instruction
• Execute
• Gérer les types de données

• Le libname Hadoop
• Utilisation d’options, création de vues, combinaison de tables
• Bénéfices liés au libname
• Utilisation de la proc HDMD pour accéder à des fichiers délimités, XML et d’autres formats non Hive
• Considérations de performance
• Copie de fichiers entre SAS et Hive

• Les méthodes de partitionnement, de clustering et d’indexation
• Comprendre pourquoi cela peut améliorer les performances
• Créer et charger des tables Hive partitionnées et en cluster

• Utiliser les procédures High Performance et le moteur SASHDAT
• Créer une session sur le serveur LASR Analytics
• Utiliser le moteur SASIOLA
• Utiliser les threads DS2 au sein du cluster Hadoop pour agréger les données
• Utilisation de la PROC HDMD pour accéder aux fichiers HDFS