Les innovations des technologies Big Data par Brian Gentile ¿ Chronique Solutions Selon une étude Gartner , le volume de données généré sur la seule année 2009 était plus important que le cumul des 5000 années précédentes. Les technologies doivent suivre. L'expression Big Data, apparue pour la première fois en 2008, se réfère aux technologies qui permettent aux entreprises d'analyser rapidement un volume de données très important et d'obtenir une vue synoptique. Car aujourd'hui, le nombre de données à traiter est sans égal et augmente de manière exponentielle. Les matériels de base courants ("commodity"), moins onéreux, permettent également de développer des solutions destinées à analyser et agréger instantanément des pétaoctets de données (1 pétaoctet = 1 000 téraoctets). A partir de quelle taille un volume de données est-il important ? "Les hommes ont généré 150 exaoctets (milliards de gigaoctets) de données en 2005. Innovations Big Data 1. 2. 3. Map-Reduce et Hadoop sont les modèles NoSQL les plus répandus. Vers une informatique décisionnelle - BI - Big Data.
Selenium - Web Browser Automation Hadoop : une plateforme de référence pour faire du Big Data Fonctionnement d’Hadoop Basé sur le principe des grilles de calcul, Hadoop fractionne les fichiers en gros blocs et les distribue à travers les nœuds du cluster. Il comprend plusieurs composants : les principaux étant les nœuds maîtres (Master nodes) et les travailleurs (Worker nodes). Les nœuds travailleurs sont parfois appelés nœuds esclaves (Slave nodes). Hadoop Cluster Node Types – Source : Hortonworks Composition d’Hadoop Le framework Hadoop se compose des modules suivants: D’autre part, le mot Hadoop se réfère également à son écosystème et à l’ensemble des logiciels comme Apache Pig, Apache Hive, Apache HBase, Apache Phoenix, Apache Spark, Apache ZooKeeper, Cloudera Impala, Apache Flume, Apache Sqoop, Apache oozie et Apache Storm. Solutions Hadoop Dans la pratique, Hadoop est un standard pour le traitement Big Data et son universalité attire de nombreux acteurs. Les fournisseurs de distributions Hadoop En plus d’Apache Hadoop, il existe quatre distributions Hadoop : Formations Hadoop
Solid-state drive Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir SSD et SSHD. Un SSD, pour solid-state drive aussi appelé disque électronique au Québec[1], est un matériel informatique permettant le stockage de données sur de la mémoire flash. Un SSD est matériellement plus solide qu'un disque dur, les plateaux de ces derniers étant de plus en plus souvent en verre depuis 2003[2]. Cette spécificité lui permet une résistance aux chocs et aux vibrations bien plus importante que les disques mécaniques. Les SSD surclassent les disques durs classiques au niveau de la performance (débit, latence inexistante sur les SSD, consommation). Une tendance apparue en 2012 sur les ordinateurs de salon consiste à mettre le système sur un SSD d'environ 100 Go et les données sur un disque dur dix fois plus gros et de coût similaire. Historique[modifier | modifier le code] Développement des SSD[modifier | modifier le code] Ce propos doit toutefois être nuancé par deux points :
Big data Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une visualisation des données créée par IBM[1] montre que les big data que Wikipedia modifie à l'aide du robot Pearle ont plus de signification lorsqu'elles sont mises en valeur par des couleurs et des localisations[2]. Croissance et Numérisation de la Capacité de Stockage Mondiale de L'information[3]. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Certains supposent qu'ils pourraient aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée. Dimensions des big data[modifier | modifier le code] Le Big Data s'accompagne du développement d'applications à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens[15]. Volume[modifier | modifier le code] Variété[modifier | modifier le code]
home: Strata New York 2011 - O'Reilly Conferences, September 22 - 23, 2011, New York, NY Find out more about Strata 2012, happening February 28 - March 1 in Santa Clara, California. If you weren't able to attend, you can still get a taste of Strata New York with the Strata Conference New York 2011: Complete Video Compilation . At our first Strata Conference in February, forward-thinking developers, analysts, researchers, and entrepreneurs realized that they were converging on a new profession—data scientist. Since then, demand has skyrocketed for data scientists who are proficient in the fast-moving constellation of technologies for gleaning insight and utility from big data. "A significant constraint on realizing value from big data will be a shortage of talent, particularly of people with deep expertise in statistic and machine learning, and the manager and analysts who know how to operate companies by using insights from big data." —McKinsey Global Institute report, "Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity," May, 2011
Apache JMeter - Apache JMeter™ Introduction à Apache Hadoop : généralités sur HDFS et MapReduce Nous sommes actuellement dans l'ère de la production massive de données (BigData) dont une définition implique trois dimensions (3Vs) : Volume, Variété et Vélocité (fréquence). Les sources de données sont nombreuses. D'une part les applications génèrent des données issues des logs, des réseaux de capteurs, des rapports de transactions, des traces de GPS, etc. et d'autre part, les individus produisent des données telles que des photographies, des vidéos, des musiques ou encore des données sur l'état de santé (rythme cardiaque, pression ou poids). Un problème se pose alors quant au stockage et à l'analyse des données. Apache Hadoop (High-availability distributed object-oriented platform) est un système distribué qui répond à ces problématiques. Hadoop a été créé par Doug Cutting pour les besoins du projet Apache Nutch, un moteur de recherche open source. Pour la petite histoire, le logo Hadoop est basé sur le doudou d'un des enfants de Doug Cutting. III-A. III-B. III-C. IV-A. IV-A-1. V-A.
Sony fait tenir 185 To de données sur une cartouche La prochaine génération de cartouche magnétique de Sony pourra 74 fois plus de données que les LTO-6 actuelles. Crédit Sony Sony a développé une technologie de bande magnétique permettant de stockerjusqu'à 185 To de données sur une cartouche. Les temps sont durs pour la conservation des données sur bandes magnétiques, confrontées à la concurrence acharnée du stockage sur disques durs. Mais voilà que Sony pourrait bien redorer le blason de cette technologie qui équipe encore les datacenters pour l'archivage de données froides. Amazon l'utilise d'ailleurs avec son service Glacier pour proposer des prix très compétitifs. Ainsi, en parvenant à créer une couche de fines particules magnétiques d'une taille moyenne de 7,7 nanomètres, le constructeur japonais a développé une technologie de stockage sur bande magnétique d'une densité 74 fois supérieure à celle que l'on trouve actuellement sur le marché, indique Sony.
Global Hadoop Market worth USD 87.14 billion by 2022 Zion Market Research has published a new report titled “Hadoop Market by Type (Software, Hardware and Services) for BFSI, Government Sector, IT & ITES, Healthcare, Telecommunication, Retail and Other End-Uses: Global Industry Perspective, Comprehensive Analysis, Size, Share, Growth, Segment, Trends and Forecast, 2016 – 2022.” According to the report, the global Hadoop market was valued at approximately USD 7.69 billion in 2016 and is expected to reach approximately USD 87.14 billion by 2022, growing at a CAGR of around 50% between 2017 and 2022. Hadoop is an open source framework which is designed for storing and processing big data in a distributed environment across clusters of computers. Hadoop is useful for scalable storage platform as Hadoop can store and distribute the very large amount of data. The Hadoop market is driven by increasing demand for the big data coupled with growing volume of structured and unstructured data. This report segments the global Hadoop market as follows:
Big Data, Big Noise, Big Trouble? | CIO Dilemma I have been hearing the term “big data” a lot lately (should it be capitalized?) and may even have talked about it inadvertently in my latest blog (“What Lurks in your Unstructured Data?”). But, I am not sure what it is. Can one byte be bigger than another? At least I wasn’t sure what it was until I looked it up (1,100,000 results on a Google search) and checked with my own colleagues. As I understand it, Big Data (caps) is not a thing (or things if you consider the word data to be plural), but rather the process of extracting value from very large volumes of data, by allowing high velocity capture, discovery, and analysis. I know, my own company says so (see page 15, IDC Predictions 2011, Perhaps it’s the curmudgeon in me, but doesn’t anyone remember E.F. I know, I know, I’m being two-faced. I expect the CIOs and their staffs will be up to the challenges of managing, storing, and securing those large volumes of data. Like this: Like Loading...
Framework .NET Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le .NET Framework[1] est un framework pouvant être utilisé par un système d'exploitation Microsoft Windows et Microsoft Windows Mobile depuis la version 5 (.NET Compact Framework). Une version légère et limitée fournie avec un moteur d'exécution fonctionnant à l'intérieur d'un navigateur ou d'un périphérique mobile est disponible sous le nom de Silverlight. La version 3.0 du framework est intégrée à Windows Vista et à la plupart des versions de Windows Server 2008 ou téléchargeable depuis le site de l'éditeur Microsoft. Le framework .NET s'appuie sur la norme Common Language Infrastructure (CLI) qui est indépendante du langage de programmation utilisé. Il a pour but de faciliter la tâche des développeurs en proposant une approche unifiée à la conception d'applications Windows ou Web, tout en introduisant des facilités pour le développement, le déploiement et la maintenance d'applications. Elle est composée des deux principaux blocs :