Introduction au Big Data

Ce cours va lever le voile sur le concept du Big Data?

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Le cours vise à expliquer le Big Data, un concept clé qui désigne le traitement et l'analyse de grandes quantités de données. Cela inclut des techniques et des outils pour extraire des informations significatives.

Comment tirer profit de cette technologie?

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Pour tirer profit de cette technologie, il faut l'intégrer dans les processus existants, former les utilisateurs, et analyser les données générées pour optimiser les performances et améliorer l'efficacité.

Quel est son impact sur les entreprises?

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L'impact sur les entreprises peut être significatif, influençant leur productivité, leur rentabilité et leur capacité d'innovation. Cela peut également affecter leur compétitivité sur le marché.

Quelles sont ses principales technologies?

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Les principales technologies peuvent inclure des langages de programmation, des frameworks, des bases de données et des outils de développement. Il est important de préciser le contexte pour identifier les technologies spécifiques.

Comment se lancer dans un projet de transformation numérique dans son entreprise vers le Big Data?

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Pour se lancer dans un projet de transformation numérique vers le Big Data, il est essentiel d'évaluer les besoins de l'entreprise, de former les équipes, de choisir les bonnes technologies et de définir une stratégie claire d'intégration des données.

Le Big Data ou mégadonnées en Français est un terme qui décrit le grand volume de données structurées, semi structurée et non structurées qui inonde une entreprise au quotidien. Ce n'est pas la quantité de données qui est importante. Mais plutôt ce que les organisations font de ces données.

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Le Big Data se réfère à la grande quantité de données que les entreprises reçoivent. L'important n'est pas la quantité, mais l'utilisation efficace de ces données pour prendre des décisions et améliorer les opérations.

Les Bases de données SQL relationnelles face au volume gigantesque de données et à leurs nature hétérogène, ne répondent plus de manière efficiente, à des besoins spécifiques. Ce défaut a été balayé par les bases de données NoSQL (Not Only SQL) qui sont pensées de manière à agir sur la structure des données qu'elles manipulent, de façon à optimiser leurs traitements futurs.

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Les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer efficacement de grandes quantités de données hétérogènes, contrairement aux bases de données SQL relationnelles, qui deviennent inefficaces face à ces défis.

Une base de données NoSQL (parfois appelée Not Only SQL) est une base de données qui fournit un mécanisme pour stocker et récupérer des données autres que les relations tabulaires utilisées dans les bases de données relationnelles.

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Une base de données NoSQL permet de stocker et récupérer des données sans utiliser de relations tabulaires, contrairement aux bases de données relationnelles. Cela offre plus de flexibilité pour gérer des données variées.

Hadoop est un framework open source Apache écrit en java qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des clusters d'ordinateurs à l'aide de modèles de programmation simples.

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Hadoop est un framework open source qui facilite le traitement de grandes quantités de données en utilisant des clusters d'ordinateurs, ce qui le rend efficace pour le traitement distribué.

Quelles sont les principales tâches effectuées par Hadoop ?

• Diviser les données en répertoires et fichiers

• Répliquer les blocs pour gérer les pannes

• Vérifier que le code a été exécuté avec succès

• Effectuer le tri entre les étapes map et reduce

• Envoyer des données triées à un ordinateur

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Hadoop divise les données en répertoires et fichiers pour une gestion efficace, réplique les blocs pour assurer la tolérance aux pannes, vérifie l'exécution du code, trie les données entre les étapes map et reduce, et envoie les données triées.