Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an
|
|
|
- Franck Ricard
- il y a 10 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Cassandra chez Chronopost pour traiter en temps réel 1,5 milliard d événements par an
2 Qui suis-je? Alexander DEJANOVSKI Ingénieur EAI Depuis 15 ans chez
3 Chronopost International Notre métier Leader de la livraison express de colis jusqu à 30 kg aux entreprises comme aux particuliers partout dans le monde, Chronopost s appuie sur en France sur un réseau constitué de 75 sites opérationnels et 7 hubs. Chronopost dessert plus de 230 pays en Europe et dans le monde. En 2014 : salariés Plus de entreprises clientes tournées de livraison par jour 114,5 millions de colis livrés 230 pays desservis 33% des colis livrés en BtoC 25% de son CA à l International
4 L EAI chez Chronopost
5 Flux EAI chez Chronopost TIBCO BusinessWorks échanges/j 3M d étapes/j
6 Suivi des flux EAI Développement interne : FLUKS Base relationnelle
7 Suivi des flux EAI
8 Suivi des flux EAI
9 Suivi des flux EAI
10 Suivi des flux EAI
11 Problèmes Contentions Latences Statistiques
12 Proposition d un PoC NoSQL sur Fluks Portage Scalabilité Open Source
13 La jungle «NoSQL/Big Data» liste + de 150 bases NoSQL Hadoop Elasticsearch RaptorDB LevelDB HBase Cassandra Couchbase CouchDB djondb EJDB Berkeley DB Oracle NOSQL Hypertable RethinkDB densodb GenieDB Accumulo Cloudata Cloudera MonetDB HPCC Apache Flink Splice Machine MongoDB RavenDB MarkLogic Server Clusterpoint Server NeDB Terrastore AmisaDB JasDB SisoDB SDB ThruDB iboxdb DynamoDB Riak Redis Aerospike FoundationDB BangDB Scalaris Scalien Voldemort Dynomite KAI MemcacheDB Spark. #CassandraSummit
14 Notre short list HBase Cassandra MongoDB
15 Cassandra
16 Pourquoi Cassandra? Simplicité Réplication Tolérance aux pannes CQL JDBC Scalabilité
17 Partition et réplication Replication Factor = 3 3 répliques de chaque enregistrement
18 Requêtes
19 Scalabilité linéaire
20 CQL = Cassandra Query Language Création de table : CREATE TABLE ma_table( id int, value text, PRIMARY INDEX(id) ); Requêtage des données : SELECT * FROM ma_table WHERE id=?
21 Il faut réapprendre certaines choses Pas de relations Dénormalisation Clauses WHERE limitées Requêtes analytiques
22 Le PoC Cassandra
23 Portage de Fluks Driver JDBC Cassandra (TIBCO/IHM) Guava 2 mois / 1 personne
24 Passage en production Serveurs décommissionnés Août 2014 : 1 ère infrastructure Avril 2015 : évolution
25 Résultats en production Plus de contention Stats temps réel RDBMS : ms / message Cassandra : 16-20ms / message
26 Comparatifs des temps d intégration
27 Des stats temps réel? Dans la version relationnelle : Batch Recalculs à la demande Avec la montée en charge : Durée++ Perturbation insertions
28 Des stats temps réel? Type «counter» de Cassandra Incrémentation/Décrémentation : UPDATE ma_table SET my_counter = my_counter + 10 WHERE ma_cle=1 Le truc génial? UPDATE = INSERT Enregistrement créé s il n existe pas
29 Des stats temps réel? Attention : Cassandra < 2.1 = compteurs approximatifs rejeux OK pour des stats
30 Développements en cours sur Cassandra
31 Vision Base Cassandra alimentée depuis notre Base Colis Toutes les Informations colis Tous les événements
32 Vision 2 nouvelles offres Chronopost à la rentrée Stockage Cassandra Accent fort sur le temps réel Stockage en «time series»
33 Infrastructure analytique
34 Notre stack analytique «Big Data» Apache Spark 1.2 Cassandra (via connecteur Spark Datastax) Analyse sur profondeur réduite (opérationnel) HDFS Analyse sur profondeur étendue (archivage) Dataiku
35 Contribution à l écosystème Cassandra
36 Le driver JDBC «legacy» Non maintenu Limité Cassandra <= 1.2 Datastax Java driver
37 Mise à jour du driver JDBC «legacy» Cassandra 2.0/2.1 Load balancing Disponible sur code.google.com Google : «cassandra jdbc» API Thrift
38 Nouveau driver JDBC Réécriture Intégration Driver Java Datastax Disponible sur github.com/adejanovski
39 Requêtes asynchrones
40 Load balancing policies : Token Aware Policy
41 Load balancing policies : DC Aware Policy
42 Load balancing policies : DC Aware Policy
43 Remerciements Datastax pour : Son invitation aujourd hui Sa contribution au code source Cassandra (>80%) Son animation de la communauté Cassandra Vous pour : M avoir écouté jusqu au bout
44 Merci!
NoSQL : hype ou innovation? Grégory Ogonowski / Recherches Octobre 2011
NoSQL : hype ou innovation? Grégory Ogonowski / Recherches Octobre 2011 Sommaire Introduction Théorème CAP NoSQL (principes, mécanismes, démos,...) Ce que nous avons constaté Recommandations Conclusion
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
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Cloud et scalabilité Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers pré[email protected] Département d informatique Conservatoire
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 [email protected] +33 6 80 22 20 70 Appelez-moi Hammed ;-) (Sidi Mo)Hammed Ramdani @smramdani
Un peu de culture : Bases N osql L 1
Un peu de culture : Bases NoSQL 1 Introduction Les bases de données NoSQL (no-sql ou Not Only SQL) sont un sujet tres à la mode en ce moment. Il y a une centaine de version de bases NOSQL But du cours
NFA 008. Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013
NFA 008 Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013 1 NoSQL, c'est à dire? Les bases de données NoSQL restent des bases de données mais on met l'accent sur L'aspect NON-relationnel L'architecture distribuée
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
Hibernate vs. le Cloud Computing
Hibernate vs. le Cloud Computing Qui suis-je? Julien Dubois Co-auteur de «Spring par la pratique» Ancien de SpringSource Directeur du consulting chez Ippon Technologies Suivez-moi sur Twitter : @juliendubois
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
Les bases de données relationnelles
Bases de données NO SQL et SIG : d un existant restreint à un avenir prometteur CHRISTIAN CAROLIN, AXES CONSEIL [email protected] - HTTP://WWW.AXES.FR Les bases de données relationnelles constituent désormais
Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON [email protected]
Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON [email protected] Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par
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?
HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME
HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME Mars 2013 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 AFFINI-TECH Méthodes projets Outils de reporting & Data-visualisation Business & Analyses BigData Modélisation Hadoop Technos
11/01/2014. Le Big Data Mining enjeux et approches techniques. Plan. Introduction. Introduction. Quelques exemples d applications
Plan Le Big Data Mining enjeux et approches techniques Bernard Dousset Professeur des universités Institut de Recherche en Informatique de Toulouse UMR 5505 Université de Toulouse 118, Route de Narbonne,
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
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
CNAM 2010-2011. Déploiement d une application avec EC2 ( Cloud Amazon ) Auteur : Thierry Kauffmann Paris, Décembre 2010
CNAM 2010-2011 Déploiement d une application avec EC2 ( Cloud Amazon ) Auteur : Thierry Kauffmann Paris, Décembre 2010 Déploiement d une application dans le cloud. 1. Cloud Computing en 2010 2. Offre EC2
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
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
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
Technologies du Web. Ludovic DENOYER - [email protected]. Février 2014 UPMC
Technologies du Web Ludovic DENOYER - [email protected] UPMC Février 2014 Ludovic DENOYER - [email protected] Technologies du Web Plan Retour sur les BDs Le service Search Un peu plus sur les
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
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
NoSQL. Etat de l art et benchmark
NoSQL Etat de l art et benchmark Travail de Bachelor réalisé en vue de l obtention du Bachelor HES par : Adriano Girolamo PIAZZA Conseiller au travail de Bachelor : David BILLARD, Professeur HES Genève,
L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud [email protected]. Tuesday, July 2, 13
L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud [email protected] HUG France 250 membres sur la mailing liste 30 présentations 9 meetups organisés, de 20 à 100 invités Présence de Cloudera, MapR, Hortonworks,
Bases de Données NoSQL
Bases de Données NoSQL LI328 Technologies Web Mohamed-Amine Baazizi Transparents de Bernd Amann UPMC - LIP6 LI328 Technologies Web (B. Amann) 1 SGBD Universalité Systèmes «SQL» : Facilité d'utilisation
Acquisition des données - Big Data. Dario VEGA Senior Sales Consultant
Acquisition des données - Big Data Dario VEGA Senior Sales Consultant The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated
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
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
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Introduction du cours Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers pré[email protected] Département d informatique Conservatoire
OpenPaaS Le réseau social d'entreprise
OpenPaaS Le réseau social d'entreprise Spécification des API datastore SP L2.3.1 Diffusion : Institut MinesTélécom, Télécom SudParis 1 / 12 1OpenPaaS DataBase API : ODBAPI...3 1.1Comparaison des concepts...3
Cours 8 Not Only SQL
Cours 8 Not Only SQL Cours 8 - NoSQL Qu'est-ce que le NoSQL? Cours 8 - NoSQL Qu'est-ce que le NoSQL? Catégorie de SGBD s'affranchissant du modèle relationnel des SGBDR. Mouvance apparue par le biais des
De 20 000 à 4 millions. Khanh Tuong Maudoux @jetoile
De 20 000 à 4 millions Khanh Tuong Maudoux @jetoile 2 Qui suis- Khanh Tuong Maudoux Développeur Java indépendant blog : http://blog.jetoile.fr @jetoile [email protected] 3 Contexte Collecteur Stockage
Open Source Job Scheduler. Installation(s)
Open Source Job Scheduler Installation(s) Installations Standard Configuration Superviseur Agent SOS-Paris 2 Pré-requis o Base de données o MySQL, MSACCESS, Oracle o JDBC ou ODBC o Connecteurs o Mysql
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
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
2 e édition. et le Big Data. Comprendre et mettre en oeuvre. NoSQL. Rudi Bruchez. Les bases de données
Les bases de données NoSQL et le Big Data 2 e édition Comprendre et mettre en oeuvre Rudi Bruchez Les bases de données NoSQL et le Big Data 2 e édition Des bases pour la performance et le Big Data En quelques
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
COMMANDES SQL... 2 COMMANDES DE DEFINITION DE DONNEES... 2
SQL Sommaire : COMMANDES SQL... 2 COMMANDES DE DEFINITION DE DONNEES... 2 COMMANDES DE MANIPULATION DE DONNEES... 2 COMMANDES DE CONTROLE TRANSACTIONNEL... 2 COMMANDES DE REQUETE DE DONNEES... 2 COMMANDES
Vos experts Big Data. [email protected]. Le Big Data dans la pratique
Vos experts Big Data [email protected] 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
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
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
Technologies Web. Ludovic Denoyer Sylvain Lamprier Mohamed Amine Baazizi Gabriella Contardo Narcisse Nya. Université Pierre et Marie Curie
1 / 22 Technologies Web Ludovic Denoyer Sylvain Lamprier Mohamed Amine Baazizi Gabriella Contardo Narcisse Nya Université Pierre et Marie Curie Rappel 2 / 22 Problématique Quelles technologies utiliser
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 [email protected] @julien_cabot OCTO 2013 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél
C-JDBC. Emmanuel Cecchet INRIA, Projet Sardes. http://sardes.inrialpes.fr
Emmanuel Cecchet INRIA, Projet Sardes http://sardes.inrialpes.fr Plan Motivations Idées principales Concepts Caching Perspectives /ObjectWeb 15 octobre 2002 [email protected] 2 - Motivations
L AVENIR DU NoSQL. Quel avenir pour le NoSQL?
L AVENIR DU NoSQL Quel avenir pour le NoSQL? Meyer Léonard 2014 1 L AVENIR DU NoSQL SOMMAIRE Introduction... 3 Histoire... 3 Pourquoi NoSQL?... 4 Le Sharding... 4 La Denormalization... 5 Le Distributed
SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)
SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) Plan Approches Les tâches du SGBD Les transactions Approche 1 Systèmes traditionnels basés sur des fichiers Application 1 Gestion clients
Sommaire. 3. Les grands principes de GFS L architecture L accès de fichier en lecture L accès de fichier en écriture Bilan
1 Sommaire 1. Google en chiffres 2. Les raisons d être de GFS 3. Les grands principes de GFS L architecture L accès de fichier en lecture L accès de fichier en écriture Bilan 4. Les Evolutions et Alternatives
Notes de cours : bases de données distribuées et repliquées
Notes de cours : bases de données distribuées et repliquées Loïc Paulevé, Nassim Hadj-Rabia (2009), Pierre Levasseur (2008) Licence professionnelle SIL de Nantes, 2009, version 1 Ces notes ont été élaborées
MapReduce. Nicolas Dugué [email protected]. M2 MIAGE Systèmes d information répartis
MapReduce Nicolas Dugué [email protected] M2 MIAGE Systèmes d information répartis Plan 1 Introduction Big Data 2 MapReduce et ses implémentations 3 MapReduce pour fouiller des tweets 4 MapReduce
NoSQL : les meilleures
Livre blanc NoSQL 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
VirtualScale L expert infrastructure de l environnement Open source HADOOP Sofiane Ammar [email protected]
VirtualScale L expert infrastructure de l environnement Open source HADOOP Sofiane Ammar [email protected] Avril 2014 Virtualscale 1 Sommaire Les enjeux du Big Data et d Hadoop Quels enjeux
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
Les bases de données
Les bases de données Introduction aux fonctions de tableur et logiciels ou langages spécialisés (MS-Access, Base, SQL ) Yves Roggeman Boulevard du Triomphe CP 212 B-1050 Bruxelles (Belgium) Idée intuitive
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
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
NoSQL. Stephane VAROQUI Field Services - Senior Consultant 1012.01.02
NoSQL Stephane VAROQUI Field Services - Senior Consultant Oracle, MySQL and InnoDB are registered trademarks of Oracle and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners. 1012.01.02
NoSQL - Systèmes de gestion de données distribués
NoSQL - Systèmes de gestion de données distribués I. Mougenot [email protected] Faculté des Sciences Université Montpellier 2 2014 I. Mougenot [email protected] (UM2) GMIN332 C7 2014 1 / 73 Préambule NoSQL
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,
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
Performance web. Mesurer. Analyser. Optimiser. Benjamin Lampérier - Benoît Goyheneche. RMLL 2015 - Beauvais. 8 Juillet 2015
Benjamin Lampérier - Benoît Goyheneche RMLL 2015 - Beauvais 8 Juillet 2015 1 2 3 État des lieux On ne change rien On optimise intelligemment Avant de commencer Mettre les chaines de caractères entre simple
Importation et exportation de données dans HDFS
1 Importation et exportation de données dans HDFS Introduction Dans une installation type, Hadoop se trouve au cœur d un flux de données complexe. Ces données proviennent souvent de systèmes disparates
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
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
Java et les bases de données
Michel Bonjour http://cuiwww.unige.ch/~bonjour CENTRE UNIVERSITAIRE D INFORMATIQUE UNIVERSITE DE GENEVE Plan Introduction JDBC: API SQL pour Java - JDBC, Java, ODBC, SQL - Architecture, interfaces, exemples
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
CREATION WEB DYNAMIQUE
CREATION WEB DYNAMIQUE IV ) MySQL IV-1 ) Introduction MYSQL dérive directement de SQL (Structured Query Language) qui est un langage de requêtes vers les bases de données relationnelles. Le serveur de
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 -
Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. [email protected]. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS
Bases de Données Stella MARC-ZWECKER Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS [email protected] 1 Plan du cours 1. Introduction aux BD et aux SGBD Objectifs, fonctionnalités et évolutions
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
Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux. franç[email protected]
Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux franç[email protected] 1 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les
Le NoSQL - Cassandra
Le NoSQL - Cassandra Thèse Professionnelle Xavier MALETRAS 27/05/2012 Ce document présente la technologie NoSQL au travers de l utilisation du projet Cassandra. Il présente des situations ainsi que des
Le langage SQL (première partie) c Olivier Caron
Le langage SQL (première partie) 1 Plan Le S.G.B.D. postgres Le langage SQL Langage de manipulation de données Langage de requêtes 2 Quelques mots sur Postgres (1/2) Travaux de Stonebraker (Univ. Berkeley)
Le langage SQL pour Oracle - partie 1 : SQL comme LDD
Le langage SQL pour Oracle - partie 1 : SQL comme LDD 1 SQL : Introduction SQL : Structured Query Langage langage de gestion de bases de donn ees relationnelles pour Définir les données (LDD) interroger
Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis. JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic
Mesures DNS à l ère du Big Data : outils et défis JCSA, 9 juillet 2015 Vincent Levigneron, Afnic Sommaire 1. Mesures DNS réalisées par l Afnic 2. Volumes et biais 3. Limitations 4. Pourquoi une approche
Augmenter la disponibilité des applications JEE grâce au clustering : Le projet open source JShaft
Augmenter la disponibilité des applications JEE grâce au clustering : Le projet open source Jérôme Petit, Serge Petit & Serli Informatique, ITMatic Jérôme Petit, Serge Petit & SERLI & ITMatic Serli : SSII
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Introduction a MongoDB Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers pré[email protected] Département d informatique Conservatoire
Intégration de systèmes
Intégration de systèmes Préparé par: Marc Barassi, Michel Fraser, Louis Martin, Martin Simoneau Collaboration spéciale: François Boucher et Richard Boutin 3/18/14 Intégration de systèmes «L ensemble des
SQL Historique 1982 1986 1992
SQL Historique 1950-1960: gestion par simple fichier texte 1960: COBOL (début de notion de base de données) 1968: premier produit de sgbdr structuré (IBM -> IDMS) 1970-74: élaboration de l'outil d'analyse
Hadoop, Spark & Big Data 2.0. Exploiter une grappe de calcul pour des problème des données massives
Hadoop, Spark & Big Data 2.0 Exploiter une grappe de calcul pour des problème des données massives Qui suis-je? Félix-Antoine Fortin Génie info. (B. Ing, M. Sc, ~PhD) Passionné de Python, Data Analytics,
Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data
Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Jean-Michel Franco Talend Connect 9 octobre 2014 Talend 2014 1 Agenda Agenda Le Big Data depuis la découverte jusqu au temps réel en passant par les applications
QLIKVIEW ET LE BIG DATA
QLIKVIEW ET LE BIG DATA Livre blanc sur la technologie QlikView Juillet 2012 qlikview.com Introduction Le Big Data suscite actuellement un vif intérêt. En l exploitant dans un cadre opérationnel, nombre
Encryptions, compression et partitionnement des données
Encryptions, compression et partitionnement des données Version 1.0 Grégory CASANOVA 2 Compression, encryption et partitionnement des données Sommaire 1 Introduction... 3 2 Encryption transparente des
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,
IFT3030 Base de données. Chapitre 1 Introduction
IFT3030 Chapitre 1 Introduction Plan du cours Introduction Architecture Modèles de données Modèle relationnel Algèbre relationnelle SQL Conception Fonctions avancées Concepts avancés Modèle des objets
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
Mysql. Les requêtes préparées Prepared statements
Mysql Les requêtes préparées Prepared statements Introduction Les prepared statements côté serveur sont une des nouvelles fonctionnalités les plus intéressantes de MySQL 4.1 (récemment sorti en production
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
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,
Session S12 Les bases de l optimisation SQL avec DB2 for i
Session S12 Les bases de l optimisation SQL avec DB2 for i C. GRIERE [email protected] STG Lab Services IBM i Avril 2012 Les fleurs et les requêtes SQL Lorsque l on veut planter de nouvelles fleurs dans
Rapport d étude sur le Big Data
Rapport d étude sur le Big Data SRS Day 2012 Ce document a été réalisé dans le cadre de la SRS Day 2012. La SRS Day est un événement annuel organisé par les étudiants de la majeure SRS, de l EPITA. Il
IBM Cloudant Data Layer Local Edition
IBM Cloudant Data Layer Local Edition Évoluez et innovez plus rapidement sur toutes les plateformes cloud privées, publiques ou hybrides Points forts Cloudant constitue une couche de données extrêmement
Introduction à JDBC. Accès aux bases de données en Java
Introduction à JDBC Accès aux bases de données en Java Eric Cariou Université de Pau et des Pays de l'adour Département Informatique [email protected] 1 Introduction JDBC : Java Data Base Connectivity
L élasticité des bases de données sur le cloud computing
Faculté de Sciences Département Informatique L élasticité des bases de données sur le cloud computing Nicolas Degroodt Directeur : Prof. Esteban Zimányi En collaboration avec Mémoire présenté en vue de
WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD
WD et le logo WD sont des marques déposées de Western Digital Technologies, Inc, aux États-Unis et dans d'autres pays ; absolutely WD Re, WD Se, WD Xe, RAFF et StableTrac sont des marques de Western Digital
Les bases de l optimisation SQL avec DB2 for i
Les bases de l optimisation SQL avec DB2 for i Christian GRIERE [email protected] Common Romandie 3 mai 2011 Les fleurs et les requêtes Lorsque l on veut planter de nouvelles fleurs dans un jardin il
JOnAS 5. Serveur d application d
JOnAS 5 Serveur d application d dynamique Agenda En quelques mots Caractéristiques essentielles Zoom sur le versioning 2 Bull, 2008 Serveur d application dynamique JOnAS - Serveur d application Open Source
