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Introduction aux technologies et applications Big Data
Post-edited
Auteurs : Allemand, Sylvain (Auteur de la conférence)
CIRM (Editeur )
68P05 - Data structures
68P15 - Database theory
68P20 - Information storage and retrieval
Ressources complémentaires :
https://indico.math.cnrs.fr/event/3550/contributions/3400/attachments/2219/2622/ANF2018_BigData.pdf
CIRM (Editeur )
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| Big Data storage architectures Hadoop framework NoSQL database MongoDB |
Résumé :
Depuis les années 2000, l'informatique a vu émerger de nouvelles technologies, cloud et big data, qui bouleversent l'industrie avec l'arrivée d'outils de traitement à grande échelle.
De nouveaux besoins sont apparus comme la possibilité d'extraire de la valeur des données en s'appuyant sur des outils qui répondent aux nouvelles exigences technologiques.
Les architectures distribuées comme Hadoop, les bases de données non-relationnelles, les traitements parallélisés avec MapReduce constituent des outils qui répondent aux accroissements massifs des données, que ce soit en volumétrie, en nombre ou en type. Cette explosion de données a conduit à la terminologie Big Data.
Nous découvrirons les différents concepts des systèmes Big Data, ce que signifient les termes comme base NoSQL, MapReduce, lac de données, ETL ou ELT, etc.
Nous nous attarderons sur deux grands outils du BigData : Hadoop et MongoDB.
Codes MSC : De nouveaux besoins sont apparus comme la possibilité d'extraire de la valeur des données en s'appuyant sur des outils qui répondent aux nouvelles exigences technologiques.
Les architectures distribuées comme Hadoop, les bases de données non-relationnelles, les traitements parallélisés avec MapReduce constituent des outils qui répondent aux accroissements massifs des données, que ce soit en volumétrie, en nombre ou en type. Cette explosion de données a conduit à la terminologie Big Data.
Nous découvrirons les différents concepts des systèmes Big Data, ce que signifient les termes comme base NoSQL, MapReduce, lac de données, ETL ou ELT, etc.
Nous nous attarderons sur deux grands outils du BigData : Hadoop et MongoDB.
68P05 - Data structures
68P15 - Database theory
68P20 - Information storage and retrieval
Ressources complémentaires :
https://indico.math.cnrs.fr/event/3550/contributions/3400/attachments/2219/2622/ANF2018_BigData.pdf
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Informations sur la Vidéo
Réalisateur : Hennenfent, GuillaumeLangue : Français Date de Publication : 12/12/2018 Date de Captation : 05/12/2018 Collection : Diffusion scientifique Sous Collection : Services numériques pour les mathématiques Catégorie arXiv : Computer Science Domaine(s) : Informatique Format : MP4 (.mp4) - HD Durée : 01:22:30 Audience : Grand Public Download : https://videos.cirm-math.fr/2018-12-05_Allemand.mp4 
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Informations sur la Rencontre
Nom de la Rencontre : ANF Mathrice: management, (recovery) optimized shared storage and archiving of scientific data in mathematics laboratories / ANF Mathrice : gestion, valorisation et archivage des données scientifiques des laboratoires de mathsOrganisateurs de la Rencontre : Azema, Laurent ; Layrisse, Sandrine ; Massias, Henri Dates : 03/12/2018 - 07/12/2018 Année de la rencontre : 2018 URL de la Rencontre : https://conferences.cirm-math.fr/1848.html
Données de citation
DOI : 10.24350/CIRM.V.19479403Citer cette vidéo: Allemand, Sylvain (2018). Introduction aux technologies et applications Big Data. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19479403 URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19479403 |
Voir Aussi
- [Multi angle] Structures de données complexes et traitement de données massives / Auteur de la conférence Lenne, Christian.
- [Multi angle] Valorisation des données de la recherche : l'offre de service de l'Inist-CNRS / Auteur de la conférence Sampité, Bernard.
- [Multi angle] Open Science et données de la recherche / Auteur de la conférence Janody, Julie.
- [Multi angle] Systèmes de stockage distribués pour la gestion de grands volumes de données / Auteur de la conférence Pansanel, Jérôme.
Bibliographie
- Chesnot, G. (2017). Big data et cloud: stockage et traitement de données du futur. Paris : Vuibert - https://www.vuibert.fr/ouvrage/9782311404944-big-data-et-cloud
- Davenport, T. (2014). Stratégie Big Data. Paris : Pearson - https://www.eyrolles.com/Informatique/Livre/strategie-big-data-9782744066177/
- ScienceEtonnante. (2016, 8 avril). Le deep learning [vidéo en ligne] - https://www.youtube.com/watch?v=trWrEWfhTVg
- Tudoran, R. (2014). High-Performance Big Data Management Across Cloud Data Centers (Thèse de doctorat, ENS Rennes).〈tel-01093767〉 - https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01093767
