HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME"

Transcription

1 HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME Mars Affini-Tech - Diffusion restreinte 1

2 AFFINI-TECH Méthodes projets Outils de reporting & Data-visualisation Business & Analyses BigData Modélisation Hadoop Technos Sciences Statistiques (R) NoSQL Machine Learning Cloud Intégration, Mise en Oeuvre, Conseil et Formation Une démarche intégrée de bout en bout 2

3 Collecter Stocker Traiter Analyser Valoriser Présenter Organiser 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 3

4 Collecter Stocker Traiter Analyser Valoriser Présenter Organiser BigData Data- Science Décisionnel 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 3

5 Collecter Stocker Traiter Analyser Valoriser Présenter Organiser BigData Data- Science Décisionnel 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 3

6 Collecter Stocker Traiter Analyser Valoriser Présenter Organiser BigData Data- Science Décisionnel Votre infrastructure 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 3

7 Collecter Stocker Traiter Analyser Valoriser Présenter Organiser BigData Data- Science Décisionnel Votre infrastructure Notre Cloud 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 3

8 AGENDA BigData Hadoop & Datawarehouses Evolutions Performances Cas d utilisation 4

9 5

10 6

11 6

12 LES 4 V DU BIGDATA 7

13 LES 4 V DU BIGDATA Volume : les technologies actuelles sont inadaptées à cette croissance effrénée. Variété : l entreprise est confrontée à des données non structurées : s, web, réseau sociaux, son, image, video... Vélocité : L accès et le partage des données doit se faire en temps réel. Variabilité : On ne sait pas prévoir l évolution des types de données 7

14 Valeur unitaire Valeur des données Volume 8

15 Transactionnelles Valeur unitaire Valeur des données Volume 8

16 Transactionnelles Historisées : B.I. Valeur unitaire Valeur des données Volume 8

17 Transactionnelles Historisées : B.I. Valeur unitaire Valeur Big Data des données Volume 8

18 Transactionnelles Cout Historisées : B.I. Valeur Big Data des données Volume 8

19 Performance Volume 9

20 Performance SQL Volume 9

21 Performance SQL MPP Volume 9

22 Performance SQL MPP Volume 9

23 Performance SQL MPP Volume Variété 9

24 HDFS NameNode DataNode DataNode DataNode 10

25 Map / Reduce HDFS NameNode DataNode DataNode DataNode 10

26 Map / Reduce HBase HDFS NameNode DataNode DataNode DataNode 10

27 Hive HCatalog Pig Mahout Cascading Crunch Map / Reduce HBase HDFS NameNode DataNode DataNode DataNode 10

28 Hive Pig Cascading Flume HCatalog Mahout Crunch Sqoop Map / Reduce HBase HDFS NameNode DataNode DataNode DataNode 10

29 Hive Pig Cascading Flume HCatalog Mahout Crunch Sqoop Ambari Map / Reduce HBase HDFS NameNode DataNode DataNode DataNode 10

30 ET LES DATAWAREHOUSES 11

31 B.I. TRADITIONNELLE Transactionnel 12

32 B.I. TRADITIONNELLE Transactionnel DataWarehouse 12

33 B.I. TRADITIONNELLE 10% 7% 8% 35% 11% % Transactionnel DataWarehouse BI Applications 12

34 B.I. TRADITIONNELLE 10% 7% 8% 35% Transactionnel DataWarehouse & DataMarts 11% % BI Applications 12

35 : ETL++ 8% 7% 35% 10% Non-Structuré % 29% Transactionnel DataWarehouse & DataMarts BI Applications 13

36 : ETL & DW 10% 7% 8% 35% Non-Structuré % 29% Transactionnel ETL & DW DataMarts BI Applications 14

37 : EDW Non-Structuré % 11% 7% 8% 29% 35% Transactionnel ETL & DW & DataMarts BI Applications 15

38 EVOLUTIONS Différentes Workloads Map / Reduce ne suffit plus Productivité du développeur Ouverture de l écosystème Performances 16

39 TYPES DE WORKLOADS Batch Latence Minutes à Heures Volume To à Po Modèle Map / Reduce Utilisateurs Développeurs 17

40 TYPES DE WORKLOADS Batch Stream Latence Minutes à Heures Continu Volume To à Po Flux continu Modèle Map / Reduce DAG Utilisateurs Développeurs Développeurs 17

41 TYPES DE WORKLOADS Batch Stream Interactif Latence Minutes à Heures Continu Millisecondes à Minutes Volume To à Po Flux continu Go à Po Modèle Map / Reduce DAG Requêtes SQL Utilisateurs Développeurs Développeurs Analystes 17

42 HADOOP 1 : MAP / REDUCE Task Tracker Client Client Job Tracker Task Task Task Tracker Task Tracker 18

43 HADOOP 1 : MAP / REDUCE Task Tracker Client Client Job Tracker Task Task Task Tracker Task Tracker 18

44 HADOOP 1 : MAP / REDUCE Task Tracker Client Job Tracker Task Task Tracker Task Client Task Task Task Tracker Task Task 18

45 HADOOP 2 : YARN Node Client Ress Node Node 19

46 HADOOP 2 : YARN Node Client Ress Node Node 19

47 HADOOP 2 : YARN Node Client Master Ress Node Node 19

48 HADOOP 2 : YARN Node Client Master Ress Node Node 19

49 HADOOP 2 : YARN Node Container Client Master Ress Node Container Node 19

50 HADOOP 2 : YARN Node Container Client Master Ress Node Container Client Node 19

51 HADOOP 2 : YARN Node Container Client Master Ress Node Container Client Master Node 19

52 HADOOP 2 : YARN Node Container Client Master Ress Node Container Client Master Node 19

53 HADOOP 2 : YARN Client Node Master Container Container Ress Node Container Client Master Container Node Container Container Container 19

54 YARN Scalabilité (de 4K nodes à 10K+) Containers : unités de processing Utilisation optimale des ressources Compatibilité avec M/R v1 Autres modèles de programmation (MPI...) Haute-Disponibilité 20

55 PRODUCTIVITÉ DU DEVELOPPEUR Map/Reduce est contraignant! Alternatives masquant Map/Reduce : HIVE : SQL (+ interfaces JDBC) PIG : Séquences simples de transformation CASCADING : modèle de programmation simplifié pour tous les langages de la JVM 21

56 OUVERTURE DE L ÉCOSYSTEME Possibilité de substituer des parties d Hadoop par des codes extérieurs. remplace le tri natif de Hadoop pour améliorer les performances. Remplacement des connecteurs Hadoop par ceux d ETL classiques du marché 22

57 PERFORMANCES Hybridation Hadoop/RDBMS Impala : I/O directes & Bypass HDFS Tez : Réduction de la latence Spark : Map/Reduce in-memory 23

58 HADOOP + RDBMS Exporter les résultats de requêtes Hadoop vers un SGBD ou un appliance MPP Mixer un SGBD classique et un stockage Hadoop Le SGBD cache les données... Hadapt, CitusDB, PivotalHD, Microsoft Polybase 24

59 CLOUDERA IMPALA Projet propriétaire de Cloudera Fonctionnement proche des moteurs MPP & conserve un socle Hadoop Lecture directe des blocs sur disques Format colonne Etend les interfaces de Hive/SQL 25

60 APACHE TEZ & STINGER Supprimer les I/O intermédiaires Performances x45 Générique M/R 26

61 SPARK & SHARK Spark : Implémentation de M/R en mémoire. Structures de données distribuées. Performances sur les iterations : Machine-Learning Shark offre une compatibilité Hive/SQL Un projet de 27

62 CAS D UTILISATION Facebook Linkedin Comscore Voyages SNCF 28

63 MERCI! Vincent Heuschling Gsm : Web : Twitter 29

BIG DATA et DONNéES SEO

BIG DATA et DONNéES SEO BIG DATA et DONNéES SEO Vincent Heuschling vhe@affini-tech.com @vhe74 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 Agenda Affini-Tech SEO? Application Généralisation 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte

Plus en détail

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -"Big Data par l'exemple" -Julien DULOUT

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -Big Data par l'exemple -Julien DULOUT 20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013 20 ans du SIAD -"BigData par l'exemple" -Julien DULOUT Qui a déjà entendu parler du phénomène BigData? Qui a déjà

Plus en détail

Hadoop, les clés du succès

Hadoop, les clés du succès Hadoop, les clés du succès Didier Kirszenberg, Responsable des architectures Massive Data, HP France Copyright 2015 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject

Plus en détail

DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD

DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD BIGDATA PARIS LE 1/4/2014 VINCENT HEUSCHLING @VHE74! 1 NOUS 100% Bigdata Infrastructure IT + Data Trouver vos opportunités Implémenter les

Plus en détail

L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13

L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13 L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com HUG France 250 membres sur la mailing liste 30 présentations 9 meetups organisés, de 20 à 100 invités Présence de Cloudera, MapR, Hortonworks,

Plus en détail

Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux. françois-xavier.andreu@renater.fr

Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux. françois-xavier.andreu@renater.fr Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux françois-xavier.andreu@renater.fr 1 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les

Plus en détail

Cartographie des solutions BigData

Cartographie des solutions BigData Cartographie des solutions BigData Panorama du marché et prospective 1 1 Solutions BigData Défi(s) pour les fournisseurs Quel marché Architectures Acteurs commerciaux Solutions alternatives 2 2 Quels Défis?

Plus en détail

Labs Hadoop Février 2013

Labs Hadoop Février 2013 SOA - BRMS - ESB - BPM CEP BAM - High Performance Compute & Data Grid - Cloud Computing - Big Data NoSQL - Analytics Labs Hadoop Février 2013 Mathias Kluba Managing Consultant Responsable offres NoSQL

Plus en détail

Les journées SQL Server 2013

Les journées SQL Server 2013 Les journées SQL Server 2013 Un événement organisé par GUSS Les journées SQL Server 2013 Romain Casteres MVP SQL Server Consultant BI @PulsWeb Yazid Moussaoui Consultant Senior BI MCSA 2008/2012 Etienne

Plus en détail

Big Data Concepts et mise en oeuvre de Hadoop

Big Data Concepts et mise en oeuvre de Hadoop Introduction 1. Objectif du chapitre 9 2. Le Big Data 10 2.1 Introduction 10 2.2 Informatique connectée, objets "intelligents" et données collectées 11 2.3 Les unités de mesure dans le monde Big Data 12

Plus en détail

Offre formation Big Data Analytics

Offre formation Big Data Analytics Offre formation Big Data Analytics OCTO 2014 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél : +33 (0)1 58 56 10 00 Fax : +33 (0)1 58 56 10 01 www.octo.com 1 Présentation d OCTO Technology 2 Une

Plus en détail

Big Data. Cyril Amsellem Consultant avant-vente. 16 juin 2011. Talend 2010 1

Big Data. Cyril Amsellem Consultant avant-vente. 16 juin 2011. Talend 2010 1 Big Data Cyril Amsellem Consultant avant-vente 16 juin 2011 Talend 2010 1 Big Data Architecture globale Hadoop Les projets Hadoop (partie 1) Hadoop-Core : projet principal. HDFS : système de fichiers distribués

Plus en détail

Formation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop

Formation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop Passez au niveau supérieur en termes de connaissance grâce à la formation Data Analyst de Cloudera. Public Durée Objectifs Analystes de données, business analysts, développeurs et administrateurs qui ont

Plus en détail

Hadoop dans l entreprise: du concept à la réalité. Pourquoi et comment?

Hadoop dans l entreprise: du concept à la réalité. Pourquoi et comment? Hadoop dans l entreprise: du concept à la réalité. Pourquoi et comment? Jean-Marc Spaggiari Cloudera jms@cloudera.com @jmspaggi Mai 2014 1 2 Avant qu on commence Agenda -Qu est-ce que Hadoop et pourquoi

Plus en détail

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data. Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision

Plus en détail

Panorama des solutions analytiques existantes

Panorama des solutions analytiques existantes Arnaud LAROCHE Julien DAMON Panorama des solutions analytiques existantes SFdS Méthodes et Logiciels - 16 janvier 2014 - Données Massives Ne sont ici considérés que les solutions autour de l environnement

Plus en détail

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Résumé : L entité Orange IT&L@bs, partenaire privilégié des entreprises et des collectivités dans la conception et l implémentation de SI Décisionnels innovants,

Plus en détail

AVRIL 2014. Au delà de Hadoop. Panorama des solutions NoSQL

AVRIL 2014. Au delà de Hadoop. Panorama des solutions NoSQL AVRIL 2014 Panorama des solutions NoSQL QUI SOMMES NOUS? Avril 2014 2 SMILE, EN QUELQUES CHIFFRES 1er INTÉGRATEUR EUROPÉEN DE SOLUTIONS OPEN SOURCE 3 4 NOS EXPERTISES ET NOS CONVICTIONS DANS NOS LIVRES

Plus en détail

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie

Plus en détail

Introduction Big Data

Introduction Big Data Introduction Big Data SOMMAIRE Rédacteurs : Réf.: SH. Lazare / F. Barthélemy AXIO_BD_V1 QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? ENJEUX TECHNOLOGIQUES ENJEUX STRATÉGIQUES BIG DATA ET RH ANNEXE Ce document constitue

Plus en détail

Le BigData, aussi par et pour les PMEs

Le BigData, aussi par et pour les PMEs Parole d expert Le BigData, aussi par et pour les PMEs Stéphane MOUTON, CETIC Département Software and Services Technologies Avec le soutien de : LIEGE CREATIVE Le Big Data, aussi par et pour les PMEs

Plus en détail

Fouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD

Fouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD Fouillez facilement dans votre système Big Data Olivier TAVARD A propos de moi : Cofondateur de la société France Labs Développeur (principalement Java) Formateur en technologies de moteurs de recherche

Plus en détail

Les technologies du Big Data

Les technologies du Big Data Les technologies du Big Data PRÉSENTÉ AU 40 E CONGRÈS DE L ASSOCIATION DES ÉCONOMISTES QUÉBÉCOIS PAR TOM LANDRY, CONSEILLER SENIOR LE 20 MAI 2015 WWW.CRIM.CA TECHNOLOGIES: DES DONNÉES JUSQU'À L UTILISATEUR

Plus en détail

API04 Contribution. Apache Hadoop: Présentation et application dans le domaine des Data Warehouses. Introduction. Architecture

API04 Contribution. Apache Hadoop: Présentation et application dans le domaine des Data Warehouses. Introduction. Architecture API04 Contribution Apache Hadoop: Présentation et application dans le domaine des Data Warehouses Introduction Cette publication a pour but de présenter le framework Java libre Apache Hadoop, permettant

Plus en détail

Introduction à MapReduce/Hadoop et Spark

Introduction à MapReduce/Hadoop et Spark 1 / 36 Introduction à MapReduce/Hadoop et Spark Certificat Big Data Ludovic Denoyer et Sylvain Lamprier UPMC Plan 2 / 36 Contexte 3 / 36 Contexte 4 / 36 Data driven science: le 4e paradigme (Jim Gray -

Plus en détail

Programmation parallèle et distribuée

Programmation parallèle et distribuée Programmation parallèle et distribuée (GIF-4104/7104) 5a - (hiver 2015) Marc Parizeau, Département de génie électrique et de génie informatique Plan Données massives («big data») Architecture Hadoop distribution

Plus en détail

Tables Rondes Le «Big Data»

Tables Rondes Le «Big Data» Tables Rondes Le «Big Data» 2012-2013 1 Plan Introduc9on 1 - Présenta9on Ingensi 2 - Le Big Data c est quoi? 3 - L histoire 4 - Le monde du libre : Hadoop 5 - Le système HDFS 6 - Les algorithmes distribués

Plus en détail

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz"

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le buzz Big Data Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz" 2012 Agenda Concept & Perspectives Technologies & Acteurs 2 Pierre Audoin Consultants (PAC) Pierre Audoin Consultants (PAC) est une société

Plus en détail

Préface Dunod Toute reproduction non autorisée est un délit. Les raisons de l émergence du Big Data sont bien connues. Elles sont d abord économiques et technologiques. La chute exponentielle des coûts

Plus en détail

Big Data : utilisation d un cluster Hadoop HDFS Map/Reduce HBase

Big Data : utilisation d un cluster Hadoop HDFS Map/Reduce HBase Big Data : utilisation d un cluster cluster Cécile Cavet cecile.cavet at apc.univ-paris7.fr Centre François Arago (FACe), Laboratoire APC, Université Paris Diderot LabEx UnivEarthS 14 Janvier 2014 C. Cavet

Plus en détail

Les quatre piliers d une solution de gestion des Big Data

Les quatre piliers d une solution de gestion des Big Data White Paper Les quatre piliers d une solution de gestion des Big Data Table des Matières Introduction... 4 Big Data : un terme très vaste... 4 Le Big Data... 5 La technologie Big Data... 5 Le grand changement

Plus en détail

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Julien Cabot Directeur Big Data Analytics OCTO jcabot@octo.com @julien_cabot OCTO 2013 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél

Plus en détail

Le projet Gaïa, le Big Data au service du traitement de données satellitaires CRIP - 16/10/2013 Pierre-Marie Brunet

Le projet Gaïa, le Big Data au service du traitement de données satellitaires CRIP - 16/10/2013 Pierre-Marie Brunet Le projet Gaïa, le Big Data au service du traitement de données satellitaires CRIP - 16/10/2013 Pierre-Marie Brunet 1 SOMMAIRE Le calcul scientifique au CNES Le BigData au CNES, le cas Gaïa HPC et BigData

Plus en détail

Le Big Data Vers de nouveaux usages! 18/03/2015

Le Big Data Vers de nouveaux usages! 18/03/2015 Le Big Data Vers de nouveaux usages! 18/03/2015 Atos en bref est une société internationale spécialisée dans les services technologiques innovants, les services transactionnels à haute valeur et le conseil,

Plus en détail

Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016)

Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016) Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016) Hadoop MapReduce et HDFS Note bibliographique : ce cours est largement inspiré par le cours de Benjamin Renaut (Tokidev SAS) Introduction

Plus en détail

Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique

Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Événement 25e anniversaire du CRG Université Laval, Qc, Canada 08 mai

Plus en détail

M2 GL UE DOC «In memory analytics»

M2 GL UE DOC «In memory analytics» M2 GL UE DOC «In memory analytics» Alexandre Termier 2014/2015 Sources Travaux Amplab, U.C. Berkeley Slides Ion Stoica Présentations Databricks Slides Pat McDonough Articles de M. Zaharia et al. sur les

Plus en détail

Programmation parallèle et distribuée

Programmation parallèle et distribuée Programmation parallèle et distribuée (GIF-4104/7104) 5a - (hiver 2014) Marc Parizeau, Département de génie électrique et de génie informatique Plan Mégadonnées («big data») Architecture Hadoop distribution

Plus en détail

Maîtriser les technologies Big Data pour obtenir des résultats en quasi-temps réel

Maîtriser les technologies Big Data pour obtenir des résultats en quasi-temps réel LIVRE BLANC Processeurs Intel Xeon Unités de stockage SSD Intel Cartes réseau convergé Ethernet Intel Distribution Intel pour logiciel * Maîtriser les technologies Big Data pour obtenir des résultats en

Plus en détail

Fouille de données massives avec Hadoop

Fouille de données massives avec Hadoop Fouille de données massives avec Hadoop Sebastiao Correia scorreia@talend.com Talend 2013 AAFD'14 29-30 avril 2014 1 Agenda Présentation de Talend Définition du Big Data Le framework Hadoop 3 thématiques

Plus en détail

Big Data. Les problématiques liées au stockage des données et aux capacités de calcul

Big Data. Les problématiques liées au stockage des données et aux capacités de calcul Big Data Les problématiques liées au stockage des données et aux capacités de calcul Les problématiques liées au Big Data La capacité de stockage - Traitement : Ponctuel ou permanent? - Cycle de vie des

Plus en détail

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE SGBD / Aide à la décision SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE Réf: QLI Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Cette formation vous apprendra à concevoir et à déployer une solution de Business

Plus en détail

Document réalisé par Khadidjatou BAMBA

Document réalisé par Khadidjatou BAMBA Comprendre le BIG DATA Document réalisé par Khadidjatou BAMBA 1 Sommaire Avant propos. 3 Historique du Big Data.4 Introduction.....5 Chapitre I : Présentation du Big Data... 6 I. Généralités sur le Big

Plus en détail

Big Graph Data Forum Teratec 2013

Big Graph Data Forum Teratec 2013 Big Graph Data Forum Teratec 2013 MFG Labs 35 rue de Châteaudun 75009 Paris, France www.mfglabs.com twitter: @mfg_labs Julien Laugel MFG Labs julien.laugel@mfglabs.com @roolio SOMMAIRE MFG Labs Contexte

Plus en détail

Introduction aux algorithmes MapReduce. Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014

Introduction aux algorithmes MapReduce. Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014 Introduction aux algorithmes MapReduce Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014 Plan Introduction de la problématique Tutoriel MapReduce Design d algorithmes MapReduce Tri, somme et calcul de moyenne

Plus en détail

BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I.

BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. BIGDATA AN 3 : UNE NOUVELLE ERE DE B.I. QUELLES PERSPECTIVES POUR LES 20 PROCHAINES ANNEES? 22 MARS 2013 CHARLES PARAT, DIR. INNOVATION adoption L ADOPTION DES EVOLUTIONS B.I. EST LENTE BIGDATA BUZZ MAINFRAME

Plus en détail

Big Data, un nouveau paradigme et de nouveaux challenges

Big Data, un nouveau paradigme et de nouveaux challenges Big Data, un nouveau paradigme et de nouveaux challenges Sebastiao Correia 21 Novembre 2014 Séminaire Thématique : Traitement et analyse statistique des données massives, Poitiers. 1 Présentation Sebastiao

Plus en détail

Ricco Rakotomalala http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours_programmation_r.html. R.R. Université Lyon 2

Ricco Rakotomalala http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours_programmation_r.html. R.R. Université Lyon 2 Ricco Rakotomalala http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours_programmation_r.html 1 Plan de présentation 1. L écosystème Hadoop 2. Principe de programmation MapReduce 3. Programmation des fonctions

Plus en détail

Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line

Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line 16 Juin 2015 @ Paris Hammed RAMDANI Architecte SI 3.0 et BigData mramdani@palo-it.com +33 6 80 22 20 70 Appelez-moi Hammed ;-) (Sidi Mo)Hammed Ramdani @smramdani

Plus en détail

Programme ASI Développeur

Programme ASI Développeur Programme ASI Développeur Titre de niveau II inscrit au RNCP Objectifs : Savoir utiliser un langage dynamique dans la création et la gestion d un site web. Apprendre à développer des programmes en objet.

Plus en détail

BIG DATA. Veille technologique. Malek Hamouda Nina Lachia Léo Valette. Commanditaire : Thomas Milon. Encadré: Philippe Vismara

BIG DATA. Veille technologique. Malek Hamouda Nina Lachia Léo Valette. Commanditaire : Thomas Milon. Encadré: Philippe Vismara BIG DATA Veille technologique Malek Hamouda Nina Lachia Léo Valette Commanditaire : Thomas Milon Encadré: Philippe Vismara 1 2 Introduction Historique des bases de données : méthodes de stockage et d analyse

Plus en détail

MapReduce. Nicolas Dugué nicolas.dugue@univ-orleans.fr. M2 MIAGE Systèmes d information répartis

MapReduce. Nicolas Dugué nicolas.dugue@univ-orleans.fr. M2 MIAGE Systèmes d information répartis MapReduce Nicolas Dugué nicolas.dugue@univ-orleans.fr M2 MIAGE Systèmes d information répartis Plan 1 Introduction Big Data 2 MapReduce et ses implémentations 3 MapReduce pour fouiller des tweets 4 MapReduce

Plus en détail

FINI LA RÉCRÉ PASSONS AUX MÉGADONNÉES

FINI LA RÉCRÉ PASSONS AUX MÉGADONNÉES 1 FINI LA RÉCRÉ PASSONS AUX MÉGADONNÉES «Dans le concret, projets de transformation vers le BigData» V1-10/03/15 ABED AJRAOU CONNAISSEZ-VOUS PAGESJAUNES? CONNAISSEZ-VOUS PAGESJAUNES? LES MEGADONNEES RÉPONDENT

Plus en détail

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par

Plus en détail

Le traitement du Big Data inclue la collecte, la curation, le stockage, l enrichissement, le croisement, la partage, l analyse et la visualisation.

Le traitement du Big Data inclue la collecte, la curation, le stockage, l enrichissement, le croisement, la partage, l analyse et la visualisation. Les infrastructure du Big Data Le «Big Data» vise à tirer un avantage concurrentiel au travers de méthodes de collecte, d analyse et d exploitation des données qu on ne pouvait utiliser jusqu à présent

Plus en détail

Vos experts Big Data. contact@hurence.com. Le Big Data dans la pratique

Vos experts Big Data. contact@hurence.com. Le Big Data dans la pratique Vos experts Big Data contact@hurence.com Le Big Data dans la pratique Expert Expert Infrastructure Data Science Spark MLLib Big Data depuis 2011 Expert Expert Hadoop / Spark NoSQL HBase Couchbase MongoDB

Plus en détail

Quels choix de base de données pour vos projets Big Data?

Quels choix de base de données pour vos projets Big Data? Quels choix de base de données pour vos projets Big Data? Big Data? Le terme "big data" est très à la mode et naturellement un terme si générique est galvaudé. Beaucoup de promesses sont faites, et l'enthousiasme

Plus en détail

Performances Veille. Système d Information. Semaine 25 du 18 au 24 juin 2012. Numéro 228

Performances Veille. Système d Information. Semaine 25 du 18 au 24 juin 2012. Numéro 228 Performances Veille Système d Information Semaine 25 du 18 au 24 juin 2012 Numéro 228 TABLE DES MATIÈRES LA GÉNÉRATION Y DÉFIE LA DSI... 2 SOLUTIONS LINUX : BIG DATA ET BI OPEN SOURCE FONT BON MÉNAGE 01

Plus en détail

Organiser vos données - Big Data. Patrick Millart Senior Sales Consultant

Organiser vos données - Big Data. Patrick Millart Senior Sales Consultant Organiser vos données - Big Data Patrick Millart Senior Sales Consultant The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be

Plus en détail

Prototypage et évaluation de performances d un service de traçabilité avec une architecture distribuée basée sur Hadoop

Prototypage et évaluation de performances d un service de traçabilité avec une architecture distribuée basée sur Hadoop Julien Gerlier Siman Chen Rapport de projet de fin d étude ASR 2010/2011 Prototypage et évaluation de performances d un service de traçabilité avec une architecture distribuée basée sur Hadoop Encadrants

Plus en détail

Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft

Plus en détail

Entreprise et Big Data

Entreprise et Big Data Entreprise et Big Data Christophe Favart Chef Architecte, SAP Advanced Development, Business Information Technology Public Juin 2013 Agenda SAP Données d Entreprise Big Data en entreprise Solutions SAP

Plus en détail

Business Intelligence, Etat de l art et perspectives. ICAM JP Gouigoux 10/2012

Business Intelligence, Etat de l art et perspectives. ICAM JP Gouigoux 10/2012 Business Intelligence, Etat de l art et perspectives ICAM JP Gouigoux 10/2012 CONTEXTE DE LA BI Un peu d histoire Premières bases de données utilisées comme simple système de persistance du contenu des

Plus en détail

Safe Harbor Statement

Safe Harbor Statement Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment

Plus en détail

Big Data On Line Analytics

Big Data On Line Analytics Fdil Fadila Bentayeb Lb Laboratoire ERIC Lyon 2 Big Data On Line Analytics ASD 2014 Hammamet Tunisie 1 Sommaire Sommaire Informatique décisionnelle (BI Business Intelligence) Big Data Big Data analytics

Plus en détail

R+Hadoop = Rhadoop* Des logiciels libres complémentaires, une implémentation, une réponse au nouveau paradigme du bigdata!

R+Hadoop = Rhadoop* Des logiciels libres complémentaires, une implémentation, une réponse au nouveau paradigme du bigdata! R+Hadoop = Rhadoop* * Des logiciels libres complémentaires, une implémentation, une réponse au nouveau paradigme du bigdata! 27 Janvier 2014 / Université Paul Sabatier / DTSI / David Tsang-Hin-Sun Big

Plus en détail

TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3

TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 TP2_1 DE BUSINESS INTELLIGENCE ISIMA ZZ3 F3 03/11/2014 Plan du TP 2 Présentation de la suite Microsoft BI Ateliers sur SSIS (2H) Ateliers sur RS (2H) 3 Présentation de la suite Microsoft BI Présentation

Plus en détail

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365 Avant-propos A. À qui s adresse ce livre? 9 1. Pourquoi à chaque manager? 9 2. Pourquoi à tout informaticien impliqué dans des projets «BI» 9 B. Obtention des données sources 10 C. Objectif du livre 10

Plus en détail

MapReduce. Malo Jaffré, Pablo Rauzy. 16 avril 2010 ENS. Malo Jaffré, Pablo Rauzy (ENS) MapReduce 16 avril 2010 1 / 15

MapReduce. Malo Jaffré, Pablo Rauzy. 16 avril 2010 ENS. Malo Jaffré, Pablo Rauzy (ENS) MapReduce 16 avril 2010 1 / 15 MapReduce Malo Jaffré, Pablo Rauzy ENS 16 avril 2010 Malo Jaffré, Pablo Rauzy (ENS) MapReduce 16 avril 2010 1 / 15 Qu est ce que c est? Conceptuellement Données MapReduce est un framework de calcul distribué

Plus en détail

SAP Business Suite Powered by SAP HANA Transactionnel et Analytique réunis

SAP Business Suite Powered by SAP HANA Transactionnel et Analytique réunis Christophe Toulemonde Janvier 2013 SAP Business Suite Powered by SAP HANA Transactionnel et Analytique réunis Cette note a pour objectif de décrypter l annonce de SAP Business Suite Powered by SAP HANA.

Plus en détail

Avant-propos. Organisation du livre

Avant-propos. Organisation du livre Avant-propos Avec Hadoop par la pratique, les développeurs vont apprendre à maîtriser Hadoop et vont acquérir de nombreuses compétences sur la résolution de problèmes à l aide de ce framework. Ils vont

Plus en détail

Change the game with smart innovation

Change the game with smart innovation Change the game with smart innovation Master Thesis 2013 2014 Faculty of Science engineering 12/08/2012 Master Thesis proposal for the academic year 2013. TABLE OF CONTENTS Section Un Introduction... 3

Plus en détail

NoSQL. Introduction 1/23. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur)

NoSQL. Introduction 1/23. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur) 1/23 2/23 Anne-Cécile Caron Master MIAGE - BDA 1er trimestre 2013-2014 I : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte d utilisation n est donc pas celui des SGBDR. I Origine : recherche

Plus en détail

Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir

Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir Pentaho lie étroitement intégration de données et analytique. En effet, les services informatiques et les utilisateurs métiers peuvent accéder aux

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

Catherine Chochoy. Alain Maneville. I/T Specialist, IBM Information Management on System z, Software Group

Catherine Chochoy. Alain Maneville. I/T Specialist, IBM Information Management on System z, Software Group 1 Catherine Chochoy I/T Specialist, IBM Information Management on System z, Software Group Alain Maneville Executive I/T specialist, zchampion, IBM Systems and Technology Group 2 Le défi du Big Data (et

Plus en détail

Londres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft

Plus en détail

NoSQL. Introduction 1/30. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur)

NoSQL. Introduction 1/30. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur) 1/30 2/30 Anne-Cécile Caron Master MIAGE - SGBD 1er trimestre 2014-2015 I : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte d utilisation n est donc pas celui des SGBDR. I Origine : recherche

Plus en détail

Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an

Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an Qui suis-je? Alexander DEJANOVSKI Ingénieur EAI Depuis 15 ans chez Chronopost @alexanderdeja Chronopost International

Plus en détail

Analytics & Big Data. Focus techniques & nouvelles perspectives pour les actuaires. Université d Eté de l Institut des Actuaires Mardi 8 juillet 2014

Analytics & Big Data. Focus techniques & nouvelles perspectives pour les actuaires. Université d Eté de l Institut des Actuaires Mardi 8 juillet 2014 Analytics & Big Data Focus techniques & nouvelles perspectives pour les actuaires Local Optimization European Minded Université d Eté de l Institut des Actuaires Mardi 8 juillet 2014 Intervenants : Alexandre

Plus en détail

IBM BigInsights for Apache Hadoop

IBM BigInsights for Apache Hadoop IBM BigInsights for Apache Hadoop Gérer et explorer efficacement le Big Data pour exploiter tous les signaux Points clés : Plateforme Hadoop prête à l'emploi pour le traitement, le stockage et l'analyse

Plus en détail

http://blog.khaledtannir.net

http://blog.khaledtannir.net Algorithme de parallélisations des traitements Khaled TANNIR Doctorant CIFRE LARIS/ESTI http://blog.khaledtannir.net these@khaledtannir.net 2e SéRI 2010-2011 Jeudi 17 mars 2011 Présentation Doctorant CIFRE

Plus en détail

BI Haute performance. Jean-François Vannier Responsable Infrastructures Décisionnelles, Bull

BI Haute performance. Jean-François Vannier Responsable Infrastructures Décisionnelles, Bull BI Haute performance Jean-François Vannier Responsable Infrastructures Décisionnelles, Bull Bull aujourd'hui - La seule expertise 100% européenne des infrastructures et des applications critiques - Une

Plus en détail

Me#re le Big Data sur la carte : défis et avenues rela6fs à l exploita6on de la localisa6on

Me#re le Big Data sur la carte : défis et avenues rela6fs à l exploita6on de la localisa6on Me#re le Big Data sur la carte : défis et avenues rela6fs à l exploita6on de la localisa6on Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géoma6que Conférence ITIS - Big Data et Open Data au coeur

Plus en détail

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées

Plus en détail

Prototypage et évaluation de performances d un service de traçabilité avec une architecture distribuée basée sur Hadoop

Prototypage et évaluation de performances d un service de traçabilité avec une architecture distribuée basée sur Hadoop Prototypage et évaluation de performances d un service de traçabilité avec une architecture distribuée basée sur Hadoop Soutenance de projet ASR 27/01/2011 Julien Gerlier Siman Chen Encadrés par Bruno

Plus en détail

Big Data Jean-Michel Franco

Big Data Jean-Michel Franco 28/03/2014 Big Data Tendances, perspectives et cas d usage Jean-Michel Franco Directeur de l innovation et des solutions jean-michel.franco@businessdecision.com Twitter : @jmichel_franco Définition Le

Plus en détail

Tout savoir sur Hadoop : Vulgarisation de la technologie et les stratégies de certains acteurs

Tout savoir sur Hadoop : Vulgarisation de la technologie et les stratégies de certains acteurs Tout savoir sur Hadoop : Vulgarisation de la technologie et les stratégies de certains acteurs Hadoop suscite l'intérêt d'un nombre croissant d'entreprises. Dans ce guide, LeMagIT fait le tour des fonctionnalités

Plus en détail

AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence

AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes

Plus en détail

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Sommaire Introduction... 3 Définition... 3 Les domaines d application de l informatique décisionnelle... 4 Architecture d un système décisionnel... 5 L outil Oracle

Plus en détail

Le nouveau visage de la Dataviz dans MicroStrategy 10

Le nouveau visage de la Dataviz dans MicroStrategy 10 Le nouveau visage de la Dataviz dans MicroStrategy 10 Pour la première fois, MicroStrategy 10 offre une plateforme analytique qui combine une expérience utilisateur facile et agréable, et des capacités

Plus en détail

SQL Server 2012 et SQL Server 2014

SQL Server 2012 et SQL Server 2014 SQL Server 2012 et SQL Server 2014 Principales fonctions SQL Server 2012 est le système de gestion de base de données de Microsoft. Il intègre un moteur relationnel, un outil d extraction et de transformation

Plus en détail

Petit Déjeuner Pépinière du Logiciel Libre. 25 juin 2008

Petit Déjeuner Pépinière du Logiciel Libre. 25 juin 2008 Petit Déjeuner Pépinière du Logiciel Libre 25 juin 2008 1 / 37 Agenda Définition & Principes Les différents outils & composants Les Solutions intégrés Open-Source Vos Questions 2 / 37 Agenda Définition

Plus en détail

Livre. blanc. Solution Hadoop d entreprise d EMC. Stockage NAS scale-out Isilon et Greenplum HD. Février 2012

Livre. blanc. Solution Hadoop d entreprise d EMC. Stockage NAS scale-out Isilon et Greenplum HD. Février 2012 Livre blanc Solution Hadoop d entreprise d EMC Stockage NAS scale-out Isilon et Greenplum HD Par Julie Lockner et Terri McClure, Analystes seniors Février 2012 Ce livre blanc d ESG, qui a été commandé

Plus en détail

Business Intelligence

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365 Téléchargement www.editions-eni.fr.fr Jean-Pierre GIRARDOT Table des matières 1 Avant-propos A. À qui s adresse ce livre?..................................................

Plus en détail

SpagoBI: la seule suite décisionnelle 100% open source, complète et flexible www.spagobi.org

SpagoBI: la seule suite décisionnelle 100% open source, complète et flexible www.spagobi.org SpagoBI: la seule suite décisionnelle 100% open source, complète et flexible www.spagobi.org Pourquoi choisir SpagoBI? Une suite décisionnelle open source complète : Une gamme complète de fonctionnalités,

Plus en détail

Big Data Analyse et valorisation de masses de données PREAMBULE

Big Data Analyse et valorisation de masses de données PREAMBULE xxx Page 2 PREAMBULE SMILE Smile est une société d ingénieurs experts dans la mise en œuvre de solutions open source et l intégration de systèmes appuyés sur l open source. Smile est membre de l APRIL,

Plus en détail

BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP

BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP SFR en quelques chiffres Le Dataware Client GP de SFR en août 2011 150 applications

Plus en détail

Comment valoriser votre patrimoine de données?

Comment valoriser votre patrimoine de données? BIG DATA POUR QUELS USAGES? Comment valoriser votre patrimoine de données? HIGH PERFORMANCE HIGH ANALYTICS PERFORMANCE ANALYTICS MOULOUD DEY SAS FRANCE 15/11/2012 L ENTREPRISE SAS EN QUELQUES CHIFFRES

Plus en détail