ITTA propose un catalogue Apache Hadoop orienté big data et traitement distribué. La formation Introduction au développement Hadoop couvre l’architecture HDFS, le modèle MapReduce, YARN, l’écosystème (Hive, HBase, Spark, Sqoop, Oozie), l’installation et configuration de base, l’écriture de jobs Hadoop, et l’intégration avec les sources de données entreprise. Public : développeurs, data engineers, architectes data, profils BI et data science. Sessions à Genève, Lausanne et en classe virtuelle interactive.
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Cette formation à la certification des développeurs Apache Hadoop vous aidera à vous faire une idée détaillée de Big Data et de Hadoop.
Apache Hadoop, créé en 2006 et inspiré des publications Google MapReduce et GFS, a structuré l’ère du big data sur la décennie 2010. Aujourd’hui, le paysage a évolué : les approches cloud-natives (AWS S3 + Athena, Azure Data Lake + Synapse, Google BigQuery), les moteurs comme Apache Spark, Delta Lake, Iceberg, Snowflake et Databricks ont largement pris le relais sur les nouveaux projets data. Hadoop n’est cependant pas mort, contrairement à ce que certaines lectures rapides laissent entendre.
Apache Hadoop reste très présent dans deux contextes : les organisations qui ont investi dans des clusters Hadoop sur la décennie 2010-2020 et qui les maintiennent en production (banques, télécoms, secteur public, recherche, industrie), et les écosystèmes hybrides où Hadoop coexiste avec Spark, Hive, Kafka et des solutions cloud. L’écosystème Apache (HDFS, YARN, Hive, HBase, Spark, Oozie) reste activement développé. Comprendre Hadoop reste utile pour les data engineers qui héritent de plateformes existantes, qui doivent les migrer, ou qui veulent comprendre les fondations conceptuelles du big data.
Notre formation Hadoop au catalogue ITTA :
Cette formation couvre les fondamentaux de Hadoop et de son écosystème : architecture HDFS (NameNode, DataNode, blocs, réplication), modèle MapReduce (Mapper, Reducer, Shuffle, Combiner), YARN comme orchestrateur de ressources, écosystème (Hive pour le SQL sur Hadoop, HBase pour le NoSQL, Spark pour le traitement en mémoire, Sqoop pour l’import, Flume et Kafka pour l’ingestion, Oozie pour l’orchestration), installation et configuration d’un cluster de base, écriture de jobs MapReduce en Java, requêtes Hive en HQL, lecture de données HDFS avec Spark, intégration avec les sources entreprise (bases relationnelles, fichiers logs, flux temps réel), bonnes pratiques d’opérationnalisation. Elle est conçue pour des profils techniques qui démarrent ou maintiennent une plateforme Hadoop.
Notre audience Hadoop est ciblée. On y croise des data engineers qui héritent d’une plateforme Hadoop existante et doivent la maintenir, des développeurs back-end qui doivent contribuer à des jobs ETL sur cluster, des architectes data qui pilotent une migration de Hadoop vers une architecture lakehouse moderne (Spark sur S3/Azure Data Lake + Delta Lake ou Iceberg) et veulent comprendre l’existant avant de l’évoluer, des profils BI qui veulent comprendre les briques techniques en dessous de leurs tableaux de bord, des étudiants ou profils en reconversion data engineering qui veulent une culture solide sur les fondations big data, des consultants intervenant dans des environnements bancaires, télécoms ou industriels qui exploitent encore Hadoop massivement.
Hadoop s’inscrit dans un panorama plus large couvert par notre catalogue data. Le sous-domaine conception et développement de bases de données regroupe les formations modélisation et bases de données (relationnel et NoSQL). Le sous-domaine science des données apporte les usages analytiques et IA appliquée. Le sous-domaine analyse et bases de données côté IT pro couvre les compétences administration et BI.
Côté éditeurs, l’écosystème data open source est cohérent. L’éditeur Open Source regroupe nos formations sur les technologies libres. L’éditeur Apache Cassandra apporte la dimension NoSQL distribuée, complémentaire à HBase. L’éditeur Python est central pour le data engineering moderne et le data science. Pour les profils qui combinent Hadoop et IA, l’éditeur ITTA Intelligence Artificielle permet de prolonger vers les usages IA et ML appliqués.
Votre organisation a investi dans Hadoop sur les années 2014-2020 et exploite encore activement la plateforme. La formation Introduction au développement Hadoop vous donne le socle technique pour maintenir, optimiser et faire évoluer cette plateforme, en ayant compris HDFS, YARN, MapReduce et l’écosystème Hive.
Vous voulez migrer un legacy Hadoop vers une architecture Spark sur S3 ou Azure Data Lake, avec Delta Lake ou Iceberg. Comprendre Hadoop est un prérequis pour migrer sans casse. La formation vous apporte la cartographie de l’existant et les concepts à transposer.
Vous arrivez dans le data engineering (depuis le développement back-end, la BI ou la data science) et vous voulez comprendre les fondations big data. Hadoop reste pédagogiquement très formateur sur les concepts de calcul distribué, de stockage partitionné et de tolérance aux pannes, qui se retrouvent ensuite dans Spark, Kafka, lakehouse, etc.
Le paysage data 2026 est plus nuancé qu’une opposition binaire. Hadoop (HDFS + MapReduce historique) est très utilisé dans la maintenance de clusters legacy. Spark a largement remplacé MapReduce comme moteur de calcul distribué (plus rapide grâce au in-memory, API plus moderne, support multi-langues). Les architectures lakehouse modernes (stockage objet S3 / ADLS / GCS + table format Delta Lake ou Iceberg + moteur Spark, Trino, Databricks ou Snowflake) sont la trajectoire des nouveaux projets data à grande échelle. Hive reste très utilisé pour le SQL sur fichiers data lake. HBase reste sur des cas NoSQL distribués.
Notre formation aborde Hadoop dans ce contexte global et explique honnêtement quand Hadoop reste pertinent (legacy, certains cas industriels) et quand un projet nouveau gagne à démarrer directement sur Spark + lakehouse + cloud.
Plusieurs évolutions structurent le big data en 2026. Les architectures lakehouse (stockage objet + Delta Lake / Iceberg + Spark / Trino) sont devenues le standard de fait pour les nouveaux projets. Databricks et Snowflake se sont imposés comme deux plateformes de référence pour le data engineering et l’analytics à l’échelle. L’IA générative entre dans le pipeline data via le RAG (recherche augmentée par récupération), qui exploite bases vectorielles, embeddings et data warehouses. Les data engineers doivent désormais combiner big data, streaming (Kafka, Flink), orchestration (Airflow, Dagster), formats modernes (Parquet, ORC, Delta, Iceberg) et IA. Hadoop reste une brique parmi d’autres dans ce nouvel ensemble.
Nos sessions Hadoop sont planifiées à Genève, Lausanne et en classe virtuelle interactive avec un formateur en direct. La formation est très orientée pratique sur un cluster Hadoop. Les modalités matérielles vous sont communiquées en amont par notre équipe pédagogique. Pour les équipes data qui souhaitent une montée en compétence groupée sur leur cluster Hadoop réel, nous organisons des sessions intra-entreprise calibrées sur votre architecture (distribution Cloudera, environnement on-premise ou cloud, écosystème déployé Hive, HBase, Spark). Cette modalité est très adaptée aux contextes bancaires, télécom, recherche et industrie qui maintiennent des plateformes Hadoop matures.
Hadoop est-il encore pertinent à apprendre en 2026 ?
Oui, dans deux cas : si vous travaillez ou allez travailler sur une plateforme Hadoop existante (très fréquent en banque, télécom, secteur public, industrie), et si vous voulez comprendre les fondations conceptuelles du big data avant Spark et lakehouse. Pour un nouveau projet 2026 sans existant, partir directement sur Spark + lakehouse est en revanche le bon réflexe.
Faut-il déjà connaître Java pour suivre ?
Une culture Java aide pour les jobs MapReduce historiques. La formation aborde aussi Hive (SQL) et Spark (Python/Scala). Une expérience préalable en programmation est demandée, mais pas obligatoirement Java avancé.
La formation couvre-t-elle Spark ?
Spark est introduit dans le cadre de l’écosystème Hadoop (lecture HDFS, intégration YARN). Pour aller plus loin sur Spark spécifiquement, une session dédiée est plus adaptée. Le sujet peut être traité en intra-entreprise sur demande.
Hadoop vs cloud (AWS, Azure, GCP) : quel choix ?
Le cloud propose aujourd’hui des équivalents managés à Hadoop (EMR sur AWS, HDInsight sur Azure, Dataproc sur GCP) et des architectures lakehouse modernes. Pour un nouveau projet, le cloud est souvent la trajectoire la plus pertinente. Pour un legacy Hadoop on-premise, la migration cloud demande une analyse de coût total et de souveraineté. Notre formation aborde ces arbitrages.
ITTA propose un catalogue data cohérent allant des fondations big data (Hadoop, Spark) aux usages modernes (Python data, science des données, IA appliquée, cloud). Cette continuité permet d’aborder Hadoop dans son écosystème et de discuter trajectoire de modernisation avec un formateur qui maîtrise aussi le lakehouse et le cloud. Nos formateurs Hadoop sont des data engineers en activité sur des plateformes data en Suisse romande, ce qui leur permet d’apporter des exemples concrets sur les contextes banque, télécom, secteur public et industrie. Sessions disponibles à Genève, Lausanne et en classe virtuelle interactive, en intra et inter-entreprise.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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